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Questo lavoro presenta SpineMed, un ecosistema co-progettato con chirurghi che include il dataset SpineMed-450k e il benchmark SpineBench, sviluppando un modello che supera le attuali limitazioni nel ragionamento livello-specifico per la diagnosi e la pianificazione chirurgica delle patologie spinali.
MachaGrasp è un framework end-to-end basato su eigengrasp che genera articolazioni per mani destre di diverse morfologie, ottenendo un'elevata percentuale di successo nell'afferrare oggetti sia in simulazione che nel mondo reale grazie a un'architettura che integra embedding morfologici e una perdita di apprendimento cinematica.
Il paper propone GMT, un nuovo paradigma che supera i limiti delle tecniche basate sui prefissi integrando la struttura dei grafi di conoscenza direttamente nella memoria degli LLM tramite un meccanismo di cross-attention profondo e token-specifico, ottenendo così prestazioni superiori nel completamento dei grafi di conoscenza.
Il paper presenta OmniVideoBench, un benchmark su larga scala composto da 1000 coppie domanda-risposta con tracce di ragionamento, progettato per valutare in modo rigoroso e coerente le capacità di comprensione sinergica audio-visiva dei modelli linguistici multimodali (MLLM), evidenziando il divario significativo tra le prestazioni attuali dei modelli e il ragionamento umano.
Il paper presenta XFactor, il primo modello auto-supervisionato senza geometria in grado di sintetizzare nuove visuali con vera trasferibilità, dimostrando che è possibile disaccoppiare la posa della telecamera dal contenuto della scena e ottenere risultati superiori rispetto ai metodi precedenti senza utilizzare induttivi 3D o concetti di geometria multi-vista.
Il paper dimostra che il fine-tuning su domini ristretti lascia tracce leggibili nelle differenze di attivazione dei modelli linguistici, permettendo di ricostruire il dominio di addestramento e rivelando che tale pratica, spesso usata come proxy per studi di sicurezza, può non riflettere realisticamente i modelli addestrati su dati più ampi.
Il paper propone CBF-RL, un framework che integra le Funzioni di Barriera di Controllo (CBF) direttamente nell'addestramento del Reinforcement Learning per internalizzare i vincoli di sicurezza nella politica appresa, permettendo così un dispiegamento sicuro e robusto su robot reali senza la necessità di filtri di sicurezza in tempo reale.
Il paper presenta MSSR, un framework a due agenti che migliora il ragionamento spaziale nei modelli visione-linguaggio costruendo un insieme minimo e sufficiente di informazioni 3D per eliminare ridondanze e colmare lacune, ottenendo così prestazioni all'avanguardia su benchmark complessi.
Questo lavoro presenta SceneCOT, un nuovo framework che introduce il ragionamento a catena di pensiero (CoT) ancorato per i modelli linguistici su scene 3D, supportato dal primo dataset su larga scala specifico (SceneCOT-185K), ottenendo risultati superiori nel question answering con un ragionamento passo-passo simile a quello umano.
Il paper presenta Schrödinger Bridge Mamba (SBM), un modello innovativo che combina il paradigma di addestramento Schrödinger Bridge con l'architettura Mamba per ottenere un potenziamento della voce di alta qualità in un solo passo di inferenza, superando i metodi esistenti nel denoising e nella dereverberazione.
Il paper introduce Grasp Any Region (GAR), un modello che supera i limiti delle precedenti MLLM regionali integrando il contesto globale e il replay delle caratteristiche per ottenere una comprensione visiva precisa, interattiva e capace di ragionamento compositivo su qualsiasi regione, come dimostrato dalle sue prestazioni superiori su benchmark specifici e sulla capacità di generalizzazione ai video.
Il paper introduce GhostEI-Bench, il primo benchmark progettato per valutare la resilienza degli agenti mobili basati su modelli visione-linguaggio contro gli attacchi di iniezione ambientale in ambienti dinamici, rivelando la loro vulnerabilità critica a elementi UI manipolati e proponendo un protocollo di analisi per migliorare la sicurezza.
Il paper presenta LLEMA, un framework unificato che combina la conoscenza scientifica dei modelli linguistici di grandi dimensioni con regole evolutive e affinamento basato sulla memoria per scoprire nuovi materiali multi-obiettivo chimicamente plausibili e termodinamicamente stabili con prestazioni superiori rispetto alle tecniche esistenti.
Il paper presenta FMint-SDE, un modello fondazionale multimodale basato su transformer che accelera la simulazione di equazioni differenziali stocastiche correggendo gli errori dei solutori classici tramite apprendimento in contesto, ottenendo un compromesso superiore tra accuratezza ed efficienza su diversi domini scientifici.
Il paper presenta FLoC, un framework di compressione efficiente e senza addestramento per i token visivi nei modelli multimodali su video lunghi, che utilizza una funzione di localizzazione delle strutture per selezionare in modo rapido e ottimale un sottoinsieme rappresentativo di token, migliorando significativamente le prestazioni su vari benchmark.
Il paper presenta CytoNet, un modello fondazionale addestrato su un milione di patch di immagini istologiche che permette l'analisi scalabile della microarchitettura corticale umana e il collegamento tra struttura cellulare e organizzazione funzionale del cervello.
Il paper introduce RefAgent, un framework multi-agente basato su LLM per il refactoring automatico del software che, attraverso la pianificazione, l'esecuzione e l'iterazione autonoma, dimostra di migliorare significativamente la qualità del codice e la capacità di identificare opportunità di refactoring rispetto agli approcci tradizionali.
Il paper propone CoRPO, una modifica all'ottimizzazione GRPO che introduce un bias di correttezza tramite l'uso di una soglia minima fissa per evitare la sovrastima dei vantaggi delle soluzioni errate, migliorando così la generalizzazione e il trasferimento delle capacità di ragionamento tra diversi domini.
Il paper propone SASG-DA, un metodo di aumento dei dati basato sulla diffusione che, integrando una guida semantica e un campionamento consapevole della sparsità, genera campioni sEMG sia fedeli che diversificati per migliorare il riconoscimento dei gesti miopotenziali e la generalizzazione dei modelli.
Il paper presenta DAP, un pianificatore autoregressivo basato su token discreti che, con un budget di soli 160 milioni di parametri, ottiene prestazioni all'avanguardia nel benchmark NAVSIM prevedendo congiuntamente la semantica BEV e le traiettorie del veicolo, integrando inoltre un affinamento tramite apprendimento per rinforzo.