Rilettura accessibile di un paper
Un framework di Meta FAIR che coordina decine di migliaia di agenti AI senza orchestratore centrale: lo stato di ogni…
Da nove anni le parole di un prompt ricevono un numero di posizione fisso, 0, 1, 2, fino alla fine.…
Un gruppo di Stanford, NVIDIA e Berkeley riformula il contesto lungo come apprendimento continuo: invece di ricordare ogni token, il…
Rimuovere un oggetto da un video è la parte facile; togliere anche l'ombra e il riflesso che si lascia dietro…
Il reinforcement learning premia di solito la risposta finale di un modello. Un gruppo tra Google, UC Davis e Princeton…
Gli agenti addestrati con reinforcement learning imparano per tentativi ed errori, senza fermarsi a capire perché hanno sbagliato. Un gruppo…
Nell'agosto e settembre 2025 tre ricercatori hanno intervistato venticinque esperti tra laboratori di frontiera e accademia sull'idea che l'AI possa…
Nell'RL per gli LLM si campiona un gruppo di risposte a un prompt e le si valuta. TPO separa due…
I modelli neurali che simulano la fisica schiacciano ogni grandezza su dei punti. Questo paper propone di rimettere ciascuna al…
Meta pubblica ARE, una piattaforma per costruire ambienti simulati in cui il tempo scorre da solo, e Gaia2, un benchmark…
