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G$^2$VLM : Modèle de vision-langage ancré dans la géométrie avec reconstruction 3D unifiée et raisonnement spatial

G $^2$ VLM : Modèle de vision-langage ancré dans la géométrie avec reconstruction 3D unifiée et raisonnement spatial

Représentation Multimodale

Wenbo Hu, Jingli Lin, Yilin Long, et al.

Multi-Crit : Évaluation des juges multimodaux sur le respect de critères pluralistes

Multi-Crit : Évaluation des juges multimodaux sur le respect de critères pluralistes

Tianyi Xiong, Yi Ge, Ming Li, et al.

MIRA : Agent de raisonnement itératif multimodal pour l'édition d'images

Modèle De Diffusion

Ziyun Zeng, Hang Hua, Jiebo Luo

ENACT : Évaluation de la cognition incarnée à l’aide d’un modèle du monde pour l’interaction egocentrique

Réponse À Des Questions Visuelles

Intelligence Incarnée

Qineng Wang, Wenlong Huang, Yu Zhou, et al.

Canvas-to-Image : Génération d’images composées avec des contrôles multimodaux

Modèle De Diffusion

Génération D'images

Yusuf Dalva, Guocheng Gordon Qian, Maya Goldenberg, et al.

Les modèles de génération vidéo sont de bons modèles de récompense latente

Modèle De Diffusion

Xiaoyue Mi, Wenqing Yu, Jiesong Lian, et al.

DeepSeekMath-V2 : Vers un raisonnement mathématique auto-vérifiable

Zhihong Shao, Yuxiang Luo, Chengda Lu, et al.

ToolOrchestra : L'Intelligence par une Orchestration Efficace de Modèles et d'Outils

Hongjin Su, Shizhe Diao, Ximing Lu, et al.

Pensez visuellement, raisonnez textuellement : la synergie vision-langage dans ARC

Beichen Zhang, Yuhang Zang, Xiaoyi Dong, et al.

Harmonie : Harmonisation de la génération audiovisuelle par synergie inter-tâches

Modèle De Diffusion

Teng Hu, Zhentao Yu, Guozhen Zhang, et al.

Inferix : un moteur d'inférence de nouvelle génération pour la simulation du monde basé sur le block-diffusion

Compréhension Vidéo

Inferix Team, Tianyu Feng, Yizeng Han, et al.

Collaboration latente dans les systèmes multi-agents

Jiaru Zou, Xiyuan Yang, Ruizhong Qiu, et al.

Évaluation multimodale des architectures en langue russe

Artem Chervyakov, Ulyana Isaeva, Anton Emelyanov, et al.

ROOT : Optimiseur orthogonalisé robuste pour l'entraînement des réseaux de neurones

Wei He, Kai Han, Hang Zhou, et al.

La superposition conduit à une mise à l'échelle neuronale robuste

Apprentissage Automatique

Intelligence Artificielle

Yizhou Liu, Ziming Liu, Jeff Gore

Bornes optimales d'erreurs pour l'apprentissage en ligne transductif

Apprentissage Automatique

Intelligence Artificielle

Zachary Chase, Steve Hanneke, Shay Moran, et al.

Le renforcement learning incite-t-il réellement les modèles de langage de grande taille à développer une capacité de raisonnement au-delà du modèle de base ?

Apprentissage Par Renforcement

Yang Yue, Zhiqi Chen, Rui Lu, et al.

Pourquoi les modèles de diffusion n'ont-ils pas de mémoire : le rôle de la régularisation dynamique implicite pendant l'entraînement

Modèle De Diffusion

Apprentissage Profond

Tony Bonnaire, Raphaël Urfin, Giulio Biroli, et al.

Réseaux de 1000 couches pour l'apprentissage par renforcement auto-supervisé : l'augmentation de la profondeur peut permettre de nouvelles capacités d'atteinte de buts

Apprentissage Par Renforcement

Réseaux De Neurones

Kevin Wang, Ishaan Javali, Michał Bortkiewicz, et al.

Attention à seuil pour les grands modèles linguistiques : non-linéarité, parcimonie et absence de puits d'attention

Zihan Qiu, Zekun Wang, Bo Zheng, et al.

Hivemind artificiel : l'homogénéité sans fin des modèles linguistiques (et au-delà)

Jeu De Données

Liwei Jiang, Yuanjun Chai, Margaret Li, et al.

Stratégies d'évolution à l'échelle hyperscale

Entraînement Du Modèle

Bidipta Sarkar, Mattie Fellows, Juan Agustin Duque, et al.

Comprendre informe-t-il la génération dans les modèles multimodaux unifiés ? De l’analyse à la voie d’avenir

Yuwei Niu, Weiyang Jin, Jiaqi Liao, et al.

iMontage : Génération d’images many-to-many unifiée, polyvalente et hautement dynamique

Génération D'images

Zhoujie Fu, Xianfang Zeng, Jinghong Lan, et al.

Agent0-VL : Exploration d’un Agent Auto-Évoluant pour le Raisonnement Vision-Langage Intégré aux Outils

Jiaqi Liu, Kaiwen Xiong, Peng Xia, et al.

MedSAM3 : Exploration du Segment Anything à travers des concepts médicaux

Segmentation D'images

Anglin Liu, Rundong Xue, Xu R. Cao, et al.

SteadyDancer : Animation harmonisée et cohérente d’images humaines avec préservation de la première trame

Image Vers Vidéo

Jiaming Zhang, Shengming Cao, Rui Li, et al.

GigaEvo : un cadre d'optimisation open source alimenté par des LLM et des algorithmes évolutionnaires

Valentin Khrulkov, Andrey Galichin, Denis Bashkirov, et al.

Voici la traduction en chinois, conforme au style académique des revues SCI/SSCI :
基于随机路径积分的忠实度感知推荐解释

Modélisation Des Préférences

Oren Barkan, Yahlly Schein, Yehonatan Elisha, et al.

Extraction de concepts monosémiques sensibles aux interactions dans les systèmes de recommandation

Apprentissage Profond

Réseaux De Neurones

Dor Arviv, Yehonatan Elisha, Oren Barkan, et al.

MSRNet : Un réseau récursif multi-échelle pour la détection d'objets camouflés

Détection D'objets

Segmentation Sémantique

Leena Alghamdi, Muhammad Usman, Hafeez Anwar, et al.

L'utilisation d'outils tenant compte du budget permet une mise à l'échelle efficace de l'Agent.

Tengxiao Liu, Zifeng Wang, Jin Miao, et al.

G$^2$VLM : Modèle de vision-langage ancré dans la géométrie avec reconstruction 3D unifiée et raisonnement spatial

G $^2$ VLM : Modèle de vision-langage ancré dans la géométrie avec reconstruction 3D unifiée et raisonnement spatial

Représentation Multimodale

Wenbo Hu, Jingli Lin, Yilin Long, et al.

Multi-Crit : Évaluation des juges multimodaux sur le respect de critères pluralistes

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Tianyi Xiong, Yi Ge, Ming Li, et al.

MIRA : Agent de raisonnement itératif multimodal pour l'édition d'images

Modèle De Diffusion

Ziyun Zeng, Hang Hua, Jiebo Luo

ENACT : Évaluation de la cognition incarnée à l’aide d’un modèle du monde pour l’interaction egocentrique

Réponse À Des Questions Visuelles

Intelligence Incarnée

Qineng Wang, Wenlong Huang, Yu Zhou, et al.

Canvas-to-Image : Génération d’images composées avec des contrôles multimodaux

Modèle De Diffusion

Génération D'images

Yusuf Dalva, Guocheng Gordon Qian, Maya Goldenberg, et al.

Les modèles de génération vidéo sont de bons modèles de récompense latente

Modèle De Diffusion

Xiaoyue Mi, Wenqing Yu, Jiesong Lian, et al.

DeepSeekMath-V2 : Vers un raisonnement mathématique auto-vérifiable

Zhihong Shao, Yuxiang Luo, Chengda Lu, et al.

ToolOrchestra : L'Intelligence par une Orchestration Efficace de Modèles et d'Outils

Hongjin Su, Shizhe Diao, Ximing Lu, et al.

Pensez visuellement, raisonnez textuellement : la synergie vision-langage dans ARC

Beichen Zhang, Yuhang Zang, Xiaoyi Dong, et al.

Harmonie : Harmonisation de la génération audiovisuelle par synergie inter-tâches

Modèle De Diffusion

Teng Hu, Zhentao Yu, Guozhen Zhang, et al.

Inferix : un moteur d'inférence de nouvelle génération pour la simulation du monde basé sur le block-diffusion

Compréhension Vidéo

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Collaboration latente dans les systèmes multi-agents

Jiaru Zou, Xiyuan Yang, Ruizhong Qiu, et al.

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Artem Chervyakov, Ulyana Isaeva, Anton Emelyanov, et al.

ROOT : Optimiseur orthogonalisé robuste pour l'entraînement des réseaux de neurones

Wei He, Kai Han, Hang Zhou, et al.

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Apprentissage Automatique

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Bornes optimales d'erreurs pour l'apprentissage en ligne transductif

Apprentissage Automatique

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Le renforcement learning incite-t-il réellement les modèles de langage de grande taille à développer une capacité de raisonnement au-delà du modèle de base ?

Apprentissage Par Renforcement

Yang Yue, Zhiqi Chen, Rui Lu, et al.

Pourquoi les modèles de diffusion n'ont-ils pas de mémoire : le rôle de la régularisation dynamique implicite pendant l'entraînement

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Apprentissage Profond

Tony Bonnaire, Raphaël Urfin, Giulio Biroli, et al.

Réseaux de 1000 couches pour l'apprentissage par renforcement auto-supervisé : l'augmentation de la profondeur peut permettre de nouvelles capacités d'atteinte de buts

Apprentissage Par Renforcement

Réseaux De Neurones

Kevin Wang, Ishaan Javali, Michał Bortkiewicz, et al.

Attention à seuil pour les grands modèles linguistiques : non-linéarité, parcimonie et absence de puits d'attention

Zihan Qiu, Zekun Wang, Bo Zheng, et al.

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Jeu De Données

Liwei Jiang, Yuanjun Chai, Margaret Li, et al.

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Bidipta Sarkar, Mattie Fellows, Juan Agustin Duque, et al.

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Génération D'images

Zhoujie Fu, Xianfang Zeng, Jinghong Lan, et al.

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ROOT : Optimiseur orthogonalisé robuste pour l'entraînement des réseaux de neurones

La superposition conduit à une mise à l'échelle neuronale robuste

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Pourquoi les modèles de diffusion n'ont-ils pas de mémoire : le rôle de la régularisation dynamique implicite pendant l'entraînement

Réseaux de 1000 couches pour l'apprentissage par renforcement auto-supervisé : l'augmentation de la profondeur peut permettre de nouvelles capacités d'atteinte de buts

Attention à seuil pour les grands modèles linguistiques : non-linéarité, parcimonie et absence de puits d'attention

Hivemind artificiel : l'homogénéité sans fin des modèles linguistiques (et au-delà)

Stratégies d'évolution à l'échelle hyperscale

Comprendre informe-t-il la génération dans les modèles multimodaux unifiés ? De l’analyse à la voie d’avenir

iMontage : Génération d’images many-to-many unifiée, polyvalente et hautement dynamique

Agent0-VL : Exploration d’un Agent Auto-Évoluant pour le Raisonnement Vision-Langage Intégré aux Outils

MedSAM3 : Exploration du Segment Anything à travers des concepts médicaux

SteadyDancer : Animation harmonisée et cohérente d’images humaines avec préservation de la première trame

GigaEvo : un cadre d'optimisation open source alimenté par des LLM et des algorithmes évolutionnaires

Voici la traduction en chinois, conforme au style académique des revues SCI/SSCI : 基于随机路径积分的忠实度感知推荐解释

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MSRNet : Un réseau récursif multi-échelle pour la détection d'objets camouflés

L'utilisation d'outils tenant compte du budget permet une mise à l'échelle efficace de l'Agent.

MIRA : Agent de raisonnement itératif multimodal pour l'édition d'images

ENACT : Évaluation de la cognition incarnée à l’aide d’un modèle du monde pour l’interaction egocentrique

Canvas-to-Image : Génération d’images composées avec des contrôles multimodaux

Les modèles de génération vidéo sont de bons modèles de récompense latente

DeepSeekMath-V2 : Vers un raisonnement mathématique auto-vérifiable

ToolOrchestra : L'Intelligence par une Orchestration Efficace de Modèles et d'Outils

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Inferix : un moteur d'inférence de nouvelle génération pour la simulation du monde basé sur le block-diffusion

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ROOT : Optimiseur orthogonalisé robuste pour l'entraînement des réseaux de neurones

La superposition conduit à une mise à l'échelle neuronale robuste

Bornes optimales d'erreurs pour l'apprentissage en ligne transductif

Le renforcement learning incite-t-il réellement les modèles de langage de grande taille à développer une capacité de raisonnement au-delà du modèle de base ?

Pourquoi les modèles de diffusion n'ont-ils pas de mémoire : le rôle de la régularisation dynamique implicite pendant l'entraînement

Réseaux de 1000 couches pour l'apprentissage par renforcement auto-supervisé : l'augmentation de la profondeur peut permettre de nouvelles capacités d'atteinte de buts

Attention à seuil pour les grands modèles linguistiques : non-linéarité, parcimonie et absence de puits d'attention

Hivemind artificiel : l'homogénéité sans fin des modèles linguistiques (et au-delà)

Stratégies d'évolution à l'échelle hyperscale

Comprendre informe-t-il la génération dans les modèles multimodaux unifiés ? De l’analyse à la voie d’avenir

iMontage : Génération d’images many-to-many unifiée, polyvalente et hautement dynamique

Agent0-VL : Exploration d’un Agent Auto-Évoluant pour le Raisonnement Vision-Langage Intégré aux Outils

MedSAM3 : Exploration du Segment Anything à travers des concepts médicaux

SteadyDancer : Animation harmonisée et cohérente d’images humaines avec préservation de la première trame

GigaEvo : un cadre d'optimisation open source alimenté par des LLM et des algorithmes évolutionnaires

Voici la traduction en chinois, conforme au style académique des revues SCI/SSCI : 基于随机路径积分的忠实度感知推荐解释

Extraction de concepts monosémiques sensibles aux interactions dans les systèmes de recommandation

MSRNet : Un réseau récursif multi-échelle pour la détection d'objets camouflés

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