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MachineLearningLM : Pré-entraînement continu des modèles linguistiques sur des millions de tâches de prédiction tabulaires synthétiques permettant une mise à l'échelle de l'apprentissage in-context en apprentissage automatique

EchoX : Vers la réduction de l'écart acoustique-sémantique grâce à l'entraînement par écho pour les modèles linguistiques parlés






























SimpleVLA-RL : Échelle d'entraînement des VLA par apprentissage par renforcement
VLA-Adapter : un paradigme efficace pour les modèles vision-langage-action à petite échelle
scSiameseClu : Un cadre d'apprentissage non supervisé par paires pour l'interprétation des données de séquençage à l'unité cellulaire de l'ARN
ST-Raptor : interrogation de tables semi-structurées pilotée par les modèles linguistiques
OmniSpatial : Vers une évaluation complète du raisonnement spatial pour les modèles vision-langage
Comprendre les compromis économiques entre agents humains et agents intelligents dans les jeux de négociation
Jupiter : Amélioration des capacités d'analyse des données par les modèles de langage à grande échelle grâce à une recherche guidée par les valeurs au moment de l'inférence et par des blocs-notes
Rapport technique Hunyuan-MT
P3-SAM : segmentation 3D native des parties
AgentGym-RL : Formation d'agents LLM pour la prise de décision à horizon long par apprentissage par renforcement multi-tours
Modélisation du monde en 3D et en 4D : Un état de l'art
RewardDance : Échelonnage de la récompense dans la génération visuelle
Partager, c’est s'occuper : Une post-formation efficace des modèles linguistiques par partage d'expériences collectives en apprentissage par renforcement
FinReflectKG : Construction et évaluation agente de graphes de connaissances financières
Une étude sur l'apprentissage par renforcement pour les grands modèles de raisonnement
Mesurer et atténuer la surdépendance est nécessaire pour développer une IA compatible avec l’humain
F1 : Un modèle Vision-Texte-Action reliant la compréhension et la génération aux actions
UMO : Extension de la cohérence multi-identité pour la personnalisation d'images par récompense de correspondance
L'alignement de reconstruction améliore les modèles multimodaux unifiés
Mini-o3 : Échelle des schémas de raisonnement et du nombre d’échanges pour la recherche visuelle
Alignement de représentation visuelle pour les grands modèles linguistiques multimodaux
Parallel-R1 : Vers une pensée parallèle par apprentissage par renforcement
WenetSpeech-Yue : un corpus parlé de cantonais à grande échelle avec annotation multidimensionnelle
SheetDesigner : Génération de disposition de feuille de calcul pilotée par MLLM avec réflexion fondée sur des règles et réflexion fondée sur la vision
L'évolution autonome du code rencontre la NP-complétude
Fondements du apprentissage par renforcement pour les systèmes de recherche profonde : Une revue
Perception visuelle renforcée par l'outil
DINOv3 établit-il une nouvelle norme pour la vision médicale ?
Révolutionner le cadre d'apprentissage par renforcement pour les grands modèles linguistiques de diffusion
WebExplorer : Explorer et évoluer pour former des agents web à horizon long