MMR1: 報酬分散に基づくサンプリングで強化学習を安定化するマルチモーダル推論モデル
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LLM-Paper
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VCRL: 報酬分散で学習難易度を制御するLLM強化学習の新アプローチ
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自己教師あり学習で感情・笑い・性格を読み解く社会的AI『Social-MAE』の挑戦
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OnGoal: LLM対話の目標を可視化する新しいチャットインターフェース
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TriMM: 協調マルチモーダルコーディングによる高品質3D生成
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Dress&Dance: 高精度バーチャル試着と動作生成を可能にする動画拡散モデル
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ROSE: 副作用を考慮した動画物体除去の新手法とベンチマーク
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LLMは記憶より検索へ：インツール学習の理論的優位性と実証
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FakeParts：部分的ディープフェイクの脅威と検出限界を明らかにする新ベンチマーク
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CogVLAによる次世代VLAモデル！認知科学に基づく指示駆動型ルーティングと効率的ロボット操作
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LLMの説得耐性と柔軟性を探る！DuET-PDとHolistic DPOによる新たな評価と訓練手法
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Seedream 3.0 Fill：OneRewardで実現する次世代マスク編集
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MVTracker：少数カメラで高精度を実現するマルチビュー3D点追跡手法
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ランク1更新で実現するLLM安全性増幅！ROSIの仕組みと実験結果
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多様性とタスク特化を両立するLLM学習：TCIAの仕組みと実験成果
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Mixture of Contextsによる長編動画生成の革新！効率的な文脈保持と高精度生成の実現
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AWORLD：分散型フレームワークによるエージェントAIの効率的学習基盤
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MCP-Benchが拓くLLMエージェント評価の新潮流！複雑タスクと実世界シナリオへの挑戦
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