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

야생에서 잠재 동작 세계 모델 학습하기

제로 박사: 훈련 데이터 없이 자가진화하는 검색 에이전트






























MHLA: 토큰 수준 다중 헤드를 통한 선형 어텐션의 표현력 복원
GlimpRouter: 사고의 하나의 토큰을 스캔함으로써 효율적인 공동 추론 구현
X-Coder: 완전히 합성된 작업, 해법 및 테스트를 통한 경쟁 프로그래밍의 발전
PaCoRe: 병렬 조정 추론을 통한 테스트 시 계산량 확장 학습
베비비전: 언어를 초월한 시각적 추론
시청, 추론, 탐색: 에이전트형 비디오 추론을 위한 오픈 웹 기반 비디오 딥 리서치 벤치마크
스케일러블 룩업을 통한 조건부 메모리: 대규모 언어 모델을 위한 새로운 희소성 축
EnvScaler: 프로그래머틱한 합성을 통한 LLM 에이전트를 위한 스케일링 도구 상호작용 환경
증거 연결하기: 인용 인식형 기준 보상이 있는 깊이 있는 검색 에이전트를 위한 강화 학습의 견고성
카리카처GS: 가우시안 곡률을 이용한 3D 가우시안 스플래터링 얼굴의 과장
사고의 분자 구조: 장거리 체인-오프-사고의 위상 구조 지도화
MMFormalizer: 월드와이드에서의 다중모달 자동공식화
맵을 활용한 사고: 지오로컬라이제이션을 위한 강화된 병렬 맵 증강 에이전트
정방향 단일 출발지 최단 경로 문제의 정렬 장벽 극복
GR-Dexter 기술 보고서
VideoAuto-R1: 한 번 생각하고 두 번 답변하는 영상 자동 추론
RelayLLM: 협업 디코딩을 통한 효율적인 추론
토큰 단위 LLM 협업을 위한 FusionRoute
RL-AWB: 저조도 야간 장면에서의 자동 화이트 밸런스 보정을 위한 딥 강화 학습
학습 가능한 스�caler: 언어 모델 행렬 계층의 스케일을 해방시키기
GDPO: 다중 보상 강화학습 최적화를 위한 그룹 보상 분리 정규화 정책 최적화
MemRL: 에피소드 메모리 위에서 런타임 강화 학습을 통한 자가진화 에이전트
실패에서 숙련으로: 도구 사용 에이전트를 위한 어려운 샘플 생성
다이나믹한 객체의 세계를 조율하다
Klear: 통합 다중 작업 음성-영상 공동 생성
Atlas: 다중 도메인 복잡한 추론을 위한 이질적 모델 및 도구의 조율
Benchmark^2: LLM 벤치마크의 체계적 평가
MindWatcher: 더 스마트한 다중모달 도구 통합 추론을 향해
엔트로피 적응형 피인식 학습: 확신된 모순을 해결하여 망각을 완화하기 위해
다양성과 정밀도 중 무엇을 선택할 것인가? 다음 토큰 예측에 대한 심층 분석