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Seed Diffusion : un modèle linguistique de diffusion à grande échelle avec inférence à haute vitesse

Agent Lightning : Former N'IMPORTE QUELLE IA avec l'apprentissage par renforcement

Découverte algorithmique automatisée pour la détection des ondes gravitationnelles guidée par une recherche arborescente de Monte Carlo évolutionnaire informée par des modèles linguistiques

Au-delà du compromis : apprentissage par renforcement auto-supervisé pour la suivie d'instructions par les modèles de raisonnement

Rapport technique Llama-3.1-FoundationAI-SecurityLLM-8B-Instruct

CellForge : conception agente de modèles cellulaires virtuels

SitEmb-v1.5 : Récupération dense consciente du contexte améliorée pour l'association sémantique et la compréhension des longs récits

Rapport technique Qwen-Image

RL-PLUS : Contrer la collapse de la frontière des capacités des MLG en apprentissage par renforcement par une optimisation hybride des politiques

GS-Occ3D : Reprojection de l'occupation uniquement visuelle à grande échelle avec le splatting gaussien

SWE-Debate : Débat multi-agents compétitif pour la résolution des problèmes logiciels

Segmentation de référence multimodale : une revue

3D-R1 : Amélioration du raisonnement dans les VLM 3D pour une compréhension unifiée des scènes

SWE-Exp : Résolution de problèmes logiciels pilotée par l'expérience

PixNerd : Diffusion des champs neuronaux de pixels

Au-delà du fixe : débruitage à longueur variable pour les grands modèles linguistiques à diffusion

Cognitive Kernel-Pro : un cadre pour les agents de recherche approfondie et l'entraînement des modèles fondamentaux d'agents

Co-production de l’IA : vers un cycle de vie augmenté et participatif

iLRM : un modèle itératif de reconstruction 3D de grande taille

villa-X : Amélioration de la modélisation des actions latentes dans les modèles vision-langage-action

C3 : Une base de données bilingue pour les modèles de dialogue parlé explorant les défis posés par les conversations complexes

Rapport technique de RecGPT

Rapport technique de Phi-Ground : Progresser dans la perception de l'alignement GUI

Seed-Prover : raisonnement profond et large pour la démonstration automatique de théorèmes

Sélection de ReLU locale versus globale : la MILP partielle fait son retour pour la vérification des réseaux de neurones profonds

CoT-Self-Instruct : Construction de promts synthétiques de haute qualité pour les tâches de raisonnement et non de raisonnement

Vers des expressions et raisonnements omnimodaux dans la segmentation audio-visuelle par référence

Adaptation de détecteurs de véhicules pour des images aériennes à des domaines inédits avec une supervision faible

VL-Cogito : apprentissage par renforcement avec programme progressif pour le raisonnement multimodal avancé

Falcon-H1 : une famille de modèles linguistiques à tête hybride redéfinissant l'efficacité et les performances