マルチモーダル A

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  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN 開発者ツール
    DualG-MRAG: Decoupling Macro-Reasoning and Micro-Matching for Multimodal Retrieval-Augmented Generation
    ニューラルネットワーク 検索拡張生成 (RAG)
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  • arXiv cs.LG (Machine Learning) · EN マルチモーダル
    ScaFE: Data-Efficient Scar Classification with LLM-Generated Clinical Feature Programs
    コンピュータビジョン
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  • arXiv cs.LG (Machine Learning) · EN 新モデル・リリース
    Same Graph Cross-Task Transfer in GNNs: Protocols and Predictors
    ニューラルネットワーク 検索拡張生成 (RAG) 強化学習
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  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN マルチモーダル
    A report-grounded vision-language foundation model for colonoscopy from 280000 routine reports
    コンピュータビジョン ニューラルネットワーク
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  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN 推論・効率化
    When Derived Measurements Mislead: Quantifying and Mitigating LLM Over-Trust with Privileged-Modality Reliability Evidence
    推論 (Inference) ニューラルネットワーク 人間のフィードバックによる強化学習 (RLHF)
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  • arXiv cs.LG (Machine Learning) · EN 推論・効率化
    Why Are GUI Agents Correct but Late? Decode on the Decision-Time Critical Path, Tested with Pre-Compiled Policy Trees
    AI エージェント 深層学習 ニューラルネットワーク 人間のフィードバックによる強化学習 (RLHF) ソフトウェア工学
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  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN マルチモーダル
    HyperClaim: Fine-Grained Cross-Modal Hypergraph Reasoning for Video Misinformation Detection
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  • arXiv cs.LG (Machine Learning) · EN 新モデル・リリース
    LEDGERMIND: Provenance-Constrained Multimodal Agentic Reasoning with a Structured Evidence Ledger
    AI エージェント ニューラルネットワーク 強化学習 ソフトウェア工学
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  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN マルチモーダル
    Correcting What You Cannot See: Credit Assignment for Perception Distillation in Multimodal Reasoners
    ニューラルネットワーク 検索拡張生成 (RAG) ソフトウェア工学
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  • Google DeepMind Blog · EN マルチモーダル 抜粋
    Gemini Robotics ER 2: powering robotics with video understanding, task orchestration, and multi-robot collaboration
    DeepMind、映像理解と多ロボット連携のGemini Robotics ER 2を発表
    Gemini 強化学習 ロボティクス
    DeepMindは、ロボット向けモデルGemini Robotics ER 2を発表した。映像理解、タスクの分解・調整、複数ロボットの協調を強化し、ロボットが現実世界の課題を推論しながら協力して解決できるようにする段階的な進歩と位置づける。
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  • Sakana AI Blog (ja) · EN 開発者ツール 抜粋
    From Japan, Products the World Will Use: An Interview with Sakana AI's Head of Product Development
    Sakana AI製品開発責任者、世界で使われる日本発プロダクトを語る
    ニューラルネットワーク 強化学習
    Sakana AIの製品開発責任者へのインタビュー記事。日本発で世界に使われるプロダクトを生み出す狙いや、同社の製品開発の考え方が語られている。国内AIスタートアップの製品戦略を示す内容となっている。
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  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN マルチモーダル
    PathView-Bench: Can Multimodal Large Language Models Achieve Fine-grained Multiscale Understanding of Pathology Images?
    機械学習 ニューラルネットワーク ソフトウェア工学
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  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN 新モデル・リリース
    ObjectStream: Latent Objects as Memory Anchors for Streaming Video Understanding
    強化学習
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  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN マルチモーダル
    Theia: Large-Scale Multimodal Captioning and Automated Validation of the Incidents1M Dataset for Data-Free Distillation
    コンピュータビジョン Mixture of Experts (MoE) ニューラルネットワーク 検索拡張生成 (RAG) 強化学習
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  • arXiv cs.CL (Computation and Language) · EN 推論・効率化
    Understanding Is Done Early: A Depth Division of Labor in Large Language Models and Its Use for Unbounded-Context Memory
    深層学習 機械学習 NVIDIA ソフトウェア工学 Transformer
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  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN 新モデル・リリース
    Qwen-UI-Agent Technical Report: Toward Next-Generation Real-World Centric Foundation GUI Agents
    AI エージェント Gemini GPT ニューラルネットワーク 強化学習
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  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN 新モデル・リリース
    Old Tricks, New Models: How Simple Image Transformations Break Modern AI-based Content Moderation
    検索拡張生成 (RAG)
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  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN 推論・効率化
    AgenticASR: Refining Speech Recognition in Real-World Scenarios via an Agentic Approach
    深層学習 推論 (Inference) ニューラルネットワーク 強化学習 音声処理
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  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN 新モデル・リリース
    Where and When to Commit: Candidate-Aware Decoding for Diffusion Language Models
    コンピュータビジョン 深層学習 強化学習 ソフトウェア工学
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  • arXiv cs.CL (Computation and Language) · EN 新モデル・リリース
    RRM: Experience-Driven Reflective Retrieval Memory for Long-Horizon Multimodal Reasoning
    AI エージェント 深層学習 ソフトウェア工学
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  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN 推論・効率化
    OPLD: On-Policy Latent Distillation for Multimodal Reasoning
    強化学習
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  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN 推論・効率化
    Group-Reflective Self-Distillation for Agentic Reinforcement Learning
    AI エージェント 強化学習
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  • arXiv cs.LG (Machine Learning) · EN 推論・効率化
    Flux-OPD: On-Policy Distillation with Evolving Contexts
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  • arXiv cs.LG (Machine Learning) · EN 推論・効率化
    TAPO: Transition-Aware Policy Optimization for LLM Agents
    AI エージェント アルゴリズム・理論 推論 (Inference) 強化学習
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  • arXiv cs.CL (Computation and Language) · EN 新モデル・リリース
    AutoSupervision: Closing the Feedback Loop in Scientific Workflows with Grounded Revision Verification
    GPT 検索拡張生成 (RAG)
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  • arXiv cs.CL (Computation and Language) · EN 新モデル・リリース
    Semantic-Aligned Structural Abstraction for Multimodal Sentiment Analysis
    検索拡張生成 (RAG)
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  • arXiv cs.CL (Computation and Language) · EN インフラ・ハードウェア
    Gradient-free Task-Conditioned Retrieval for On-Device In-Context Learning
    推論 (Inference) Llama
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  • arXiv cs.CL (Computation and Language) · EN マルチモーダル
    Can LVLMs Uncover the Truth Behind Visual Illusions? An Analysis of Perceptual and Reasoning Capabilities
    ニューラルネットワーク 強化学習 ソフトウェア工学
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  • arXiv cs.CL (Computation and Language) · EN マルチモーダル
    DualAnchor: Preserving Language Priors and Improving Lexical Fidelity in Gloss-Free Sign Language Translation
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  • Hacker News (Front Page) · EN マルチモーダル 抜粋
    The coolest use for the Vision Pro
    iOS開発者C.Selig、Vision Proの最良の使い道を個人ブログで紹介
    Apollo(Redditクライアント)で知られるiOS開発者Christian Selig氏が、個人ブログでApple Vision Proの「最も優れた使い道」を紹介する記事。URLスラッグ(vision-pro-house)から住宅・空間の可視化に関する活用例とみられるが、raw_excerptが空のため具体的な用途・手順・機能は本文未取得で確認不可。attention 0.5・categories=[multimodal]の個人系トピックとしてexport対象となった。
    元記事を読む (Hacker News (Front Page)) ↗