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O artigo apresenta o VSSFlow, um framework unificado baseado em fluxo que, através de um mecanismo de agregação de condições disjuntas e aprendizado conjunto, supera os métodos específicos de domínio ao gerar simultaneamente som e fala a partir de vídeos.
O artigo apresenta o VoiceBridge, um modelo de ponte latente de um único passo que utiliza um autoencoder variacional preservador de energia e um prior neural conjunto para realizar a restauração geral de fala de alta qualidade (48 kHz) a partir de diversas distorções em uma única etapa, sem necessidade de destilação.
O artigo apresenta o v-HUB, um novo benchmark para compreensão de humor em vídeos que utiliza vídeos não verbais e anotações ricas para avaliar modelos de linguagem multimodal, demonstrando que a integração de pistas auditivas melhora significativamente a capacidade desses modelos de entender o humor.
O artigo apresenta o Latent Speech-Text Transformer (LST), um modelo que agrupa tokens de fala em patches latentes para alinhar a granularidade com o texto, resultando em maior eficiência computacional e melhor desempenho tanto na fala quanto no texto em diversas tarefas e escalas.
O artigo apresenta o AlphaApollo, um sistema de raciocínio agênico que supera limitações em modelos fundamentais ao combinar interações de múltiplas voltas, aprendizado por reforço e evolução iterativa para melhorar significativamente o desempenho em tarefas de raciocínio complexo e de longo prazo.
Este trabalho apresenta o benchmark NavSpace para avaliar sistematicamente a inteligência espacial de agentes de navegação e propõe o modelo SNav, que supera os agentes existentes tanto no benchmark quanto em testes com robôs reais.
O artigo apresenta o RECODE, um framework agêntico que supera as limitações de raciocínio visual dos modelos multimodais ao transformar imagens estruturadas em código executável para verificação e refinamento iterativo, alcançando desempenho superior em benchmarks de raciocínio visual.
O artigo propõe o método REAP, que demonstra que a poda de especialistas é superior à fusão para a compressão de modelos MoE em tarefas generativas, alcançando compressão quase sem perdas ao preservar o controle de roteamento e minimizar o erro de reconstrução.
O artigo apresenta o RL-100, um framework de aprendizado por reforço no mundo real baseado em políticas visuomotoras de difusão que unifica imitação e reforço, alcançando 100% de sucesso em diversas tarefas robóticas complexas e demonstrando alta robustez e eficiência em cenários de implantação prática.
O artigo apresenta o FALCON, um novo paradigma que integra priores espaciais 3D ricos em modelos de fundação diretamente no cabeçalho de ação de modelos Visão-Linguagem-Ação, permitindo raciocínio espacial robusto e desempenho de ponta em tarefas do mundo real sem comprometer o alinhamento linguístico ou exigir reestruturação arquitetural.
O artigo apresenta o SynHLMA, um novo framework que gera sequências de manipulação de mãos para objetos articulados a partir de instruções em linguagem natural, utilizando uma representação discreta de interação mão-objeto e uma perda consciente das juntas para garantir a coerência dinâmica e funcionalidade em tarefas como geração, previsão e interpolação de gestos.
O artigo apresenta o GraphKeeper, um método inovador de aprendizado incremental em grafos que aborda o esquecimento catastrófico em cenários de múltiplos domínios através da disentrelaçamento e preservação de conhecimento, alcançando desempenho superior e compatibilidade com diversos modelos fundamentais de grafos.
Este artigo propõe métodos de recalibração pós-hoc baseados em regressão logística com regularização estruturada para gerenciar o equilíbrio entre viés e variância em cenários de classificação multiclasse, demonstrando ganhos substanciais em relação às técnicas existentes e fornecendo implementações de código aberto eficientes.
Este artigo propõe a "capacidade de informação", uma nova métrica que avalia a eficiência de modelos de linguagem grandes através do desempenho de compressão de texto em relação à complexidade computacional e à eficiência do tokenizer, demonstrando sua utilidade para prever o desempenho, identificar vieses linguísticos e orientar o desenvolvimento futuro de modelos mais eficientes.
O artigo propõe o LTSV, um método leve e eficiente para valoração de dados de séries temporais em modelos fundamentais, que utiliza ajuste fino em contexto e agregação de blocos temporais para superar as limitações computacionais e de dependência temporal dos métodos tradicionais.
O artigo apresenta o MediRound, um modelo e um novo conjunto de dados (MR-MedSeg) que habilitam a segmentação de imagens médicas por meio de diálogos de múltiplas rodadas com raciocínio em nível de entidade, superando as limitações de métodos anteriores ao incorporar um mecanismo de julgamento e correção para mitigar erros de propagação.
Este artigo apresenta um método de aprendizado em contexto utilizando modelos fundamentais de séries temporais para classificar o estado de saúde de mancais em dados de vibração sem necessidade de ajuste fino, permitindo a previsão de probabilidades de classe através da transformação de sinais de referência em padrões pseudo temporais.
Este trabalho apresenta um chatbot baseado em modelos de linguagem (Google Gemini 2.0 Flash) que automatiza a geração e resolução de modelos de simulação eletromagnética bidimensionais usando Gmsh e GetDP, reduzindo o tempo de configuração e permitindo a definição de geometrias variáveis e rotinas de pós-processamento personalizadas.
Este artigo propõe o módulo Adaptive Diversity Cache (ADC), uma solução de treinamento livre e plug-and-play que mitiga o viés de cauda longa na detecção de Interação Humano-Objeto (HOI) ao acumular representações de características diversas e de alta confiança durante a inferência, melhorando significativamente a detecção de categorias raras sem necessidade de ajuste adicional.
Este artigo propõe uma abordagem de assincronia periódica que desacopla a inferência do treinamento em um pipeline produtor-consumidor, alcançando um aumento de 3 a 5 vezes no throughput de RL on-policy para LLMs sem comprometer a precisão ou introduzir viés off-policy.