I modelli neurali che simulano la fisica schiacciano ogni grandezza su dei punti. Questo paper propone di rimettere ciascuna al…
Nell'RL per gli LLM si campiona un gruppo di risposte a un prompt e le si valuta. TPO separa due…
Nell'agosto e settembre 2025 tre ricercatori hanno intervistato venticinque esperti tra laboratori di frontiera e accademia sull'idea che l'AI possa…
Gli agenti addestrati con reinforcement learning imparano per tentativi ed errori, senza fermarsi a capire perché hanno sbagliato. Un gruppo…
Il reinforcement learning premia di solito la risposta finale di un modello. Un gruppo tra Google, UC Davis e Princeton…
Rimuovere un oggetto da un video è la parte facile; togliere anche l'ombra e il riflesso che si lascia dietro…
Un gruppo di Stanford, NVIDIA e Berkeley riformula il contesto lungo come apprendimento continuo: invece di ricordare ogni token, il…
Da nove anni le parole di un prompt ricevono un numero di posizione fisso, 0, 1, 2, fino alla fine.…
Un framework di Meta FAIR che coordina decine di migliaia di agenti AI senza orchestratore centrale: lo stato di ogni…
Un agente autonomo affianca due giudici — un revisore addestrato sui referaggi di ICLR e l'esecuzione del codice — per…
