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论文
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Mono-InternVL-1.5:迈向更经济、更快捷的单片多模态大语言模型

弗兰卡:嵌套马特里欧什卡聚类用于可扩展的视觉表示学习































Mono-InternVL-1.5:迈向更经济、更快捷的单片多模态大语言模型

弗兰卡:嵌套马特里欧什卡聚类用于可扩展的视觉表示学习






























一种以数据为中心的框架,用于解决俄语语音生成模型中的音位和韵律挑战
戴上面具的恶魔:扩散型LLM的安全漏洞问题
PrefPalette:基于潜在属性的个性化偏好建模
CUDA-L1:通过对比强化学习提升CUDA优化
AnyCap 项目:可控全模态标题生成的统一框架、数据集和基准测试
Diffuman4D:基于稀疏视角视频和时空扩散模型的4D一致人体视图合成
《模仿游戏:图灵机模仿者是长度泛化的推理者》
π^3: 可扩展的置换等变视觉几何学习
VisionThink:通过强化学习实现智能高效的视觉语言模型
大型语言模型上下文工程综述
评估机器中适应性世界模型的新游戏方法
基于LLM的情感支持对话生成
DrafterBench:评估大型语言模型在土木工程任务自动化中的表现
SWE-Perf:语言模型能否优化现实仓库中的代码性能?
MOSPA:由空间音频驱动的人类运动生成
MMHU:大规模多模态人类行为理解基准测试
PhysX:基于物理的3D资产生成
面向代理的 RAG 与深度推理:LLMs 中 RAG 推理系统的综述
La-Proteina:通过部分潜在流匹配生成原子级蛋白质
SUICA:学习用于空间转录组学的超高维稀疏隐式神经表示
XiChen:一个具有 4D 变分知识的可扩展观测的全 AI 驱动全球天气预报系统
AgentsNet:多智能体LLM中的协调与协作推理
多模态基础模型能否理解示意图?——科学论文信息检索问答的实证研究
最优数据混合的比例定律
主题一致且姿态多样的文本到图像生成
视觉-语言-视觉自动编码器:从扩散模型中进行可扩展的知识蒸馏
DuetGraph:基于粗到精的双路径全局-局部融合知识图谱推理
CogDDN: 一种基于认知需求的导航方法,结合决策优化和双重加工思维
LayerCake: 在大型语言模型层中进行 Token 意识对比解码
递归混合:学习动态递归深度以适应性地进行 token 级计算
一种以数据为中心的框架,用于解决俄语语音生成模型中的音位和韵律挑战
戴上面具的恶魔:扩散型LLM的安全漏洞问题
PrefPalette:基于潜在属性的个性化偏好建模
CUDA-L1:通过对比强化学习提升CUDA优化
AnyCap 项目:可控全模态标题生成的统一框架、数据集和基准测试
Diffuman4D:基于稀疏视角视频和时空扩散模型的4D一致人体视图合成
《模仿游戏:图灵机模仿者是长度泛化的推理者》
π^3: 可扩展的置换等变视觉几何学习
VisionThink:通过强化学习实现智能高效的视觉语言模型
大型语言模型上下文工程综述
评估机器中适应性世界模型的新游戏方法
基于LLM的情感支持对话生成
DrafterBench:评估大型语言模型在土木工程任务自动化中的表现
SWE-Perf:语言模型能否优化现实仓库中的代码性能?
MOSPA:由空间音频驱动的人类运动生成
MMHU:大规模多模态人类行为理解基准测试
PhysX:基于物理的3D资产生成
面向代理的 RAG 与深度推理:LLMs 中 RAG 推理系统的综述
La-Proteina:通过部分潜在流匹配生成原子级蛋白质
SUICA:学习用于空间转录组学的超高维稀疏隐式神经表示
XiChen:一个具有 4D 变分知识的可扩展观测的全 AI 驱动全球天气预报系统
AgentsNet:多智能体LLM中的协调与协作推理
多模态基础模型能否理解示意图?——科学论文信息检索问答的实证研究
最优数据混合的比例定律
主题一致且姿态多样的文本到图像生成
视觉-语言-视觉自动编码器:从扩散模型中进行可扩展的知识蒸馏
DuetGraph:基于粗到精的双路径全局-局部融合知识图谱推理
CogDDN: 一种基于认知需求的导航方法,结合决策优化和双重加工思维
LayerCake: 在大型语言模型层中进行 Token 意识对比解码
递归混合:学习动态递归深度以适应性地进行 token 级计算