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KLASS : Inférence rapide guidée par KL dans les modèles de diffusion masqués

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Modèle De Diffusion

Traitement Du Langage Naturel

Seo Hyun Kim, Sunwoo Hong, Hojung Jung, et al.

Fonder des agents d'utilisation des ordinateurs sur des démonstrations humaines

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Compréhension De Document

Aarash Feizi, Shravan Nayak, Xiangru Jian, et al.

Wasm : Un pipeline pour la construction de corpus multimodaux arabe structurés et entrelacés

Jeu De Données

Khalil Hennara, Ahmad Bastati, Muhammad Hreden, et al.

Amélioration adaptative de la réponse multi-agent dans les systèmes conversationnels

Soyeong Jeong, Aparna Elangovan, Emine Yilmaz, et al.

SPAN : Alignement par projection spatiale pour la détection 3D monoculaire d'objets

Détection D'objets

Vision Machine 3D

Yifan Wang, Yian Zhao, Fanqi Pu, et al.

Approximation efficace des séries de Volterra pour les systèmes à hautes dimensions

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SofT-GRPO : Dépasser l'apprentissage par renforcement des modèles linguistiques à tokens discrets grâce à l'optimisation de politique à pensée douce réparamétrée par Gumbel

Apprentissage Par Renforcement

Zhi Zheng, Wee Sun Lee

RedOne 2.0 : Repenser l'entraînement postérieur des grands modèles linguistiques spécifiques à un domaine dans les services de réseaux sociaux

Affinage Supervisé

Fei Zhao, Chonggang Lu, Haofu Qian, et al.

La Station : Un environnement ouvert pour l'exploration guidée par l'intelligence artificielle

Stephen Chung, Wenyu Du

DRIVE : Meilleures pratiques de curatation de données pour l'apprentissage par renforcement avec récompense vérifiable dans la génération de code compétitive

Affinage Supervisé

Apprentissage Par Renforcement

Speed Zhu, Jianwei Cai, Guang Chen, et al.

IterResearch : Repenser les agents à horizon long par reconstruction d'état markovienne

Apprentissage Par Renforcement

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HaluMem : Évaluation des hallucinations dans les systèmes de mémoire des agents

Ding Chen, Simin Niu, Kehang Li, et al.

GVPO : Optimisation de la politique par variance de groupe pour le post-entraînement des grands modèles linguistiques

Modélisation Des Préférences

Entraînement Du Modèle

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ReCA : Accélération Intégrée pour des Agents Autonomes Embodiment Coopératifs en Temps Réel et Économiques

Intelligence Incarnée

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DexFlyWheel : un cadre évolutif et auto-améliorant pour la génération de données en manipulation habile

Apprentissage Par Renforcement

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NovaFlow : Manipulation zéro-shot à l'aide d'un flux actionnable issu de vidéos générées

Texte Vers Vidéo

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TreeSynth : Synthèse de données diverses à partir de zéro par partitionnement de sous-espace guidé par arbre

Jeu De Données

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GTA : apprentissage par renforcement guidé par supervision pour la classification de texte avec des modèles de langage à grande échelle

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Ivan Anishchenko, Yakov Kipnis, Indrek Kalvet, et al.

Modélisation des ensembles conformationnels de protéines avec des petites molécules par PLACER

Apprentissage Profond

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Ingénierie agente de contexte : Évolution des contextes pour des modèles linguistiques à amélioration autonome

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DiaMoE-TTS : un cadre unifié de synthèse vocale de dialectes basé sur l'ALI avec mélange d'experts et adaptation zéro-shot à faible consommation de paramètres

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Assemblage assisté par AR avec l'aide de l'IA : reconnaissance d'objets et vision par ordinateur pour l'assemblage assisté par réalité augmentée

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Jailbreaking dans la meule de foin

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CritiCal : La critique peut-elle aider à calibrer l’incertitude ou la confiance des grands modèles linguistiques ?

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Vers une réduction des hallucinations dans les grands modèles vision-langage par le raffinement des embeddings textuels

Représentation Multimodale

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Trop bon pour être mauvais : À propos de l'échec des modèles linguistiques massifs à incarner des méchants

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DeepEyesV2 : Vers un modèle multimodal agissant

Jack Hong, Chenxiao Zhao, ChengLin Zhu, et al.

Utilisation de la surveillance continue de la glycémie associée à l'apprentissage automatique pour identifier des sous-phénotypes métaboliques et guider des modifications du mode de vie personnalisées

Apprentissage Profond

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Réutiliser les données d'entraînement préalable au moment du test est un multiplicateur de calcul

Génération Augmentée Par La Recherche

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NVIDIA Nemotron Nano V2 VL

NVIDIA, Amala Sanjay Deshmukh, Kateryna Chumachenko, et al.

CostBench : Évaluation de la planification et de l'adaptation multi-tours à coût optimal dans des environnements dynamiques pour les agents utilisant des outils basés sur les grands modèles linguistiques

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