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Papers
최신 AI 트렌드를 파악할 수 있도록 매일 업데이트되는 최첨단 AI 연구 논문
개의 논문

세밀한 체화된 상호작용을 지원하는 다중 에이전트 자기중심적 세계 모델

SuperNav: 모든 작업과 모든 장면을 위한 에이전틱 내비게이션 시스템






























MiMo-V2.6: 자기 개선을 향한 강화학습 확장
TokenRouter: 토큰 수준 LLM 라우팅을 위한 효율적 서빙 시스템
AgentGarten: 진화하는 에이전트를 위한 코드 세계
트레이스에서 에이전틱 세계로: 상호작용 환경 시뮬레이션을 위한 에이전틱 언어 세계 모델
H-JEPA: 시각적 계획을 위한 계층적 세계 모델의 종단간 학습
ID 밸런싱: PID 기반 부하 제어를 통한 초희소 MoE의 안정적 학습
GPU 가속 우주역학 세계 모델을 이용한 우주선 랑데부 및 근접 운용
4DCodeBench: 동적 장면의 역그래픽스 에이전트 벤치마크
질문에 대한 질문: 추론 모델에서 자기 진화 지속하기
DECEPEVAL: LLM 에이전트의 기만 평가를 위한 벤치마크
nanoMuse: 당신이 소유한 모든 기기를 위한 오픈소스 개인 에이전트
Recursive Game Creator: 에이전틱 제품 수준 경험 지향 게임 하네스
Long-WAM: World-Action Model의 컨텍스트 확장
STEPQUANT: 델타 규칙 순환 상태 양자화에서 오류가 중요한 시점과 위치
WING: 상호작용 중심 스펙트럴 잠재 가이던스를 통한 월드 행동 학습
증거에서 행동으로: 도구 사용 에이전트는 어떻게 실패하는가
EVISKILL: 재현 가능한 증거에 기반한 스킬 진화
TRACE: MoE 언어 모델의 FP4 강화학습을 위한 롤아웃 유도 양자화 인지 학습
DuoMatching: 소수 스텝 비디오 생성을 위한 결합-주변 분포 매칭
크로스 토크나이저 온폴리시 증류에 대한 재고찰: 정렬 커버리지에서 감독 신뢰성으로
최적화기 최적화: 언어 모델이 더 빠른 분자 구조 완화를 발견한다
능동형 에이전트의 기반: 원칙, 기술 계층, 그리고 PROACTIVITY-GYM
테스트 시점 장시간 비디오 생성을 위한 In-Distribution Forcing
MemAdapter: 기억 유발 아첨(sycophancy) 현상에 대응하는 반사실 적응
ALODLM: 적응형 순환 확산 언어 모델
Kandinsky 6.0 Video: 동기화된 비디오 및 오디오 생성을 위한 파운데이션 모델
LLM 포스트 트레이닝의 일반화를 뒷받침하는 온폴리시 파라미터 업데이트 방향
점진적 시각 계획을 통한 월드 행동 모델링
Recursive Self-Rewrite를 통한 복잡한 작업 궤적 확장
FRAMEMORROW: 장기 지평선 비디오 생성을 위한 전향적 토큰 기반 미래 유도 프레임 선택