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DiffusionART acelera o ajuste fino por RL de modelos de vídeo em 12 vezes, sem precisar calibrar o EMA
O DiffusionART ajusta modelos de difusão com recompensas black-box e, no HunyuanVideo-13B, alcança o DiffusionNFT e o Flow-GRPO-Fast com 12 vezes menos GPU-horas.
Transformer físico feito só de transistores aprende in-context learning em simulação
Pesquisadores simularam um transformer analógico de MOSFETs treinado para in-context learning: a atenção usa a exponencial da corrente e o otimizador Lion depende…
Teoria prova: masked diffusion em transformers aprende com Õ(LK/ε) exemplos
Novo trabalho no arXiv dá garantias de ponta a ponta para masked diffusion: a amostra cresce como Õ(L·K_par/ε), e não como o V^L exponencial no comprimento da…
ResonatorLM aprende a ler a memória a partir do token: perplexity em 1024 cai de 12,81 para 3,76
Kairos: modelo em bytes para todas as modalidades converge em 440 bytes
LLMs abertos explicam sátira a um custo menor que modelos frontier, mas se saem pior com a australiana do que com a americana
COFFEQA soma 8,77 EM à destilação few-shot no TriviaQA com o uso de contrafactuais
MADS ensina agentes de diálogo a não quebrar: 1095 diálogos, 66% com cenários “ruins”
Os autores do MADS geram diálogos sintéticos com usuários tóxicos e pouco construtivos. O benchmark tem 6 domínios, 55 personas, 1095 conversas e 66% dos cenários…
U4RASD fica em 1º lugar no KnowledgeGraphEval-2026: 94,06 de micro-F1 em árabe
Ensemble com Yehia, Qwen3.5 e um encoder com marcadores tipados venceu o subtask árabe de extração de relações: micro-F1 de 94,06 em 40 tipos de relação.
perturber: serviço com 68 perturbações de texto testa a robustez de LLMs
GeopoliticalQA: bge-m3 supera embeddings comerciais em 5 525 perguntas sobre relatórios
Qwen escolhe o que lembrar: replay de um modelo congelado reduz o esquecimento
CLUE constrói ontologia de eventos sem especialistas em três etapas: embedding, clusters e nomes
GeoSpatialBench avaliou MLLMs em 28 tipos de relações espaciais em seis cidades
O novo benchmark GeoSpatialBench revelou uma lacuna: MLLMs se saem melhor com GeoJSON do que com mapas em imagem e, ao editar, violam com mais frequência as…
RGR protege LLMs contra a perda de habilidades na autodistilação por meio da geometria das representações
O RGR monitora a geometria das representações ocultas e reduz a perda de habilidades na autodistilação on-policy de LLMs. Código já está no GitHub; compatível com…