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Agent-Editing World Model : repenser la modélisation du monde pour les agents LLM

OMNIECHO : COMPRÉHENSION SPATIALE AUDIO-VISUELLE POUR LES AGENTS INCARNÉS OMNI-MODAUX






























WanPE : vers une amélioration cinématographique des prompts pour la génération texte-vers-vidéo moderne
Votre Transformer peut avoir deux pensées à la fois : mise en évidence d'une superposition linéaire dans les LLM
Entraîner la permanence de l’objet dans les modèles du monde
Just-in-Time Memory : apprendre à constituer une mémoire adaptative à la tâche pour les agents LLM
REWARDVERSE : optimisation de politique guidée par rubrique pour la modélisation de récompense vidéo
SPEAKERMEM-R1 : mémoire à double piste centrée sur les locuteurs pour le dialogue multipartite
Le passé façonne l’avenir : mémoire pour la génération vidéo autorégressive — une étude
Spatial-Interactor : apprendre le raisonnement spatial par l'interaction avec le monde physique observable
HappyWorld-Bench
Hyperréseaux de circuits pour des modèles de langue à diffusion augmentés par le quantique
Optimisation de la politique de Bellman
Reconnaissance de texte de scène multilingue tout-en-un avec un mélange d’experts sensible aux écritures
GAE : apprentissage d’un espace latent natif à la géométrie pour la génération de mondes cohérents en 3D
RULER : récompenses par rubriques sensibles à l’instance pour la génération de SVG
L'agent au bon goût : mesurer et améliorer le goût dans les tâches à long horizon
OmniEdu : des modèles de fondation ouverts pour l’apprentissage et l’enseignement
Document Retrieval-Aware Chunking (D-RAC) : ingestion universelle des documents d'entreprise adaptée à la récupération par normalisation PDF et conversion Markdown multimodale
GameHorizon Suite : données et évaluation multi-horizons dans le jeu vidéo
Transférer l'intelligence des VLM au contrôle robotique
WorldCrafter : un modèle de monde vidéo cohérent avec une mémoire implicite sensible à la 3D
RRSI : auto-amélioration récursive régularisée des harnais d’agents
OMNIVCHAT : synthèse, évaluation comparative et entraînement pour le dialogue audiovisuel natif
RECREATIONWORLD : environnements évolutifs et vérifiables pour des agents hybrides d’utilisation de l’ordinateur
EvoOntology : une couche ontologique auto-évolutive pour les agents de données
CodeMidas : mise à l'échelle d'environnements RL de codage agentique à partir du code lui-même
Synthèse à grande échelle de compétences ancrées à partir de code pour l’intelligence agentique
IntBMoE : intégration du conditionnement au niveau des blocs dans la composition d'experts pour un mélange d'experts à pleine participation
JEPA-Anything : Apprentissage de modèles prédictifs à travers des mondes différents
Une étude empirique sur la conception des harnais pour les agents de codage
SoL-Pi : Mise à l’échelle récursive des boucles d’auto-recherche pour un harnais d’agent efficace