Articles de Recherche en IA Quotidiens

Articles de recherche en IA sélectionnés quotidiennement avec traductions

SynthLight : Éclairage de portrait avec modèle de diffusion en apprenant à Rerendre des visages synthétiques
SynthLight: Portrait Relighting with Diffusion Model by Learning to Re-render Synthetic Faces

Sumit Chaturvedi, Mengwei Ren, Yannick Hold-Geoffroy, Jingyuan Liu, Julie Dorsey, Zhixin Shu•Jan 16, 2025•193

Enseignements de la mise à l'échelle des tokenizers visuels pour la reconstruction et la génération
Learnings from Scaling Visual Tokenizers for Reconstruction and Generation

Philippe Hansen-Estruch, David Yan, Ching-Yao Chung, Orr Zohar, Jialiang Wang, Tingbo Hou, Tao Xu, Sriram Vishwanath, Peter Vajda, Xinlei Chen•Jan 16, 2025•374

OmniThink : Élargir les Frontières de la Connaissance dans l'Écriture Automatique à travers la Pensée
OmniThink: Expanding Knowledge Boundaries in Machine Writing through Thinking

Zekun Xi, Wenbiao Yin, Jizhan Fang, Jialong Wu, Runnan Fang, Ningyu Zhang, Jiang Yong, Pengjun Xie, Fei Huang, Huajun Chen•Jan 16, 2025•492

Mise à l'échelle du temps d'inférence pour les modèles de diffusion au-delà de l'échelle des étapes de débruitage
Inference-Time Scaling for Diffusion Models beyond Scaling Denoising Steps

Nanye Ma, Shangyuan Tong, Haolin Jia, Hexiang Hu, Yu-Chuan Su, Mingda Zhang, Xuan Yang, Yandong Li, Tommi Jaakkola, Xuhui Jia, Saining Xie•Jan 16, 2025•724

RAPIDE : Tokenisation efficace des actions pour les modèles Vision-Language-Action
FAST: Efficient Action Tokenization for Vision-Language-Action Models

Karl Pertsch, Kyle Stachowicz, Brian Ichter, Danny Driess, Suraj Nair, Quan Vuong, Oier Mees, Chelsea Finn, Sergey Levine•Jan 16, 2025•245

Les modèles vidéo génératifs apprennent-ils des principes physiques en regardant des vidéos ?
Do generative video models learn physical principles from watching videos?

Saman Motamed, Laura Culp, Kevin Swersky, Priyank Jaini, Robert Geirhos•Jan 14, 2025•353

CaPa : Synthèse Sculpte-et-Peins pour la Génération Efficace de Maillages Texturés en 4K
CaPa: Carve-n-Paint Synthesis for Efficient 4K Textured Mesh Generation

Hwan Heo, Jangyeong Kim, Seongyeong Lee, Jeong A Wi, Junyoung Choi, Sangjun Ahn•Jan 16, 2025•183

Exploration de la relation enquête-diagnostic avec des simulateurs avancés de patients.
Exploring the Inquiry-Diagnosis Relationship with Advanced Patient Simulators

Zhaocheng Liu, Quan Tu, Wen Ye, Yu Xiao, Zhishou Zhang, Hengfu Cui, Yalun Zhu, Qiang Ju, Shizheng Li, Jian Xie•Jan 16, 2025•194

RLHS : Atténuation des désalignements dans RLHF avec la simulation rétrospective
RLHS: Mitigating Misalignment in RLHF with Hindsight Simulation

Kaiqu Liang, Haimin Hu, Ryan Liu, Thomas L. Griffiths, Jaime Fernández Fisac•Jan 15, 2025•102

Vers des grands modèles de raisonnement : Une enquête sur le raisonnement renforcé avec de grands modèles de langage.
Towards Large Reasoning Models: A Survey of Reinforced Reasoning with Large Language Models

Fengli Xu, Qianyue Hao, Zefang Zong, Jingwei Wang, Yunke Zhang, Jingyi Wang, Xiaochong Lan, Jiahui Gong, Tianjian Ouyang, Fanjin Meng, Chenyang Shao, Yuwei Yan, Qinglong Yang, Yiwen Song, Sijian Ren, Xinyuan Hu, Yu Li, Jie Feng, Chen Gao, Yong Li•Jan 16, 2025•412

Le Tas : un ensemble de données de code multilingue sans contamination pour évaluer les grands modèles de langage.
The Heap: A Contamination-Free Multilingual Code Dataset for Evaluating Large Language Models

Jonathan Katzy, Razvan Mihai Popescu, Arie van Deursen, Maliheh Izadi•Jan 16, 2025•122

AnyStory : Vers une personnalisation unifiée des sujets uniques et multiples dans la génération de texte vers image.
AnyStory: Towards Unified Single and Multiple Subject Personalization in Text-to-Image Generation

Junjie He, Yuxiang Tuo, Binghui Chen, Chongyang Zhong, Yifeng Geng, Liefeng Bo•Jan 16, 2025•132