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Papers
最新のAIトレンドを把握するための、日々更新される最先端AI研究論文
論文

痕跡からエージェンティックな世界へ:対話型環境シミュレーションのためのエージェンティック言語世界モデル

H-JEPA:視覚計画のための階層的世界モデルのエンドツーエンド学習






























IDバランシング:PIDベースの負荷制御による極めてスパースなMoEの安定な学習
GPU加速による宇宙機ランデブ・近傍運用のための天体力学ワールドモデル
4DCodeBench:動的シーンの逆グラフィックスにおけるエージェントのベンチマーク
問いを問い直す:推論モデルにおける自己進化の持続
DECEPEVAL: LLMエージェントにおける欺瞞評価のためのベンチマーク
nanoMuse: ユーザーが所有するすべてのデバイスのためのオープンソース・パーソナルエージェント
Recursive Game Creator: エージェント型・製品レベルの体験指向ゲームハーネス
Long-WAM:世界-行動モデルのコンテキスト拡張
STEPQuant: デルタ則リカレント状態量子化において誤差が問題となる時と場所
WING:インタラクション中心スペクトル潜在ガイダンスによる世界行動学習
証拠から行動へ:ツール利用エージェントはいかに失敗するか
EVISKILL: 再実行可能なエビデンスに基づくスキル進化の根拠づけ
TRACE: MoE言語モデルのFP4強化学習のためのロールアウト誘導型量子化対応訓練
DuoMatching: 少数ステップ動画生成のための同時分布・周辺分布マッチング
クロストークナイザーのオンポリシー蒸留を再考する:アラインメントカバレッジから教師信号の信頼性へ
最適化器を最適化する:言語モデルがより高速な分子構造緩和を発見する
プロアクティブエージェントの基礎:原理、技術レイヤ、およびPROACTIVITY-GYM
テスト時における長尺動画生成のためのIn-Distribution Forcing
MemAdapter: 記憶誘発性の迎合に対抗する反事実的適応
ALoDLM: 適応的ループ型拡散言語モデル
Kandinsky 6.0 Video: 同期映像・音声生成のための基盤モデル
LLMポストトレーニングにおける汎化を支えるオンポリシー型パラメータ更新方向
漸進的視覚プランニングによる世界行動モデリング
再帰的自己書き換え(Recursive Self-Rewrite)による複雑タスク向け軌跡のスケーリング
FRAMEMORROW: 長時間ビデオ生成のための将来トークンを用いた未来誘導型フレーム選択
MotorMind: ゼロショットロボット操作のための汎用視覚言語モデルのスキャフォールディング
タンパク質折りたたみの学習はより広範な推論に汎化するか?
信頼できるAIレビュアーに欠けていたピース:修辞的頑健性のベンチマーク評価からSciCoreレビューへ
E-MOE: 非因子化拡散言語モデルのための拡張 Mixture-of-Experts
Transformerは早すぎる段階で思考を止めてしまう、そして小さなLoRAがそれを修正する