投稿者「jarxiv」のアーカイブ

FEALLM: Advancing Facial Emotion Analysis in Multimodal Large Language Models with Emotional Synergy and Reasoning

要約 顔の感情分析(FEA)は、顔のデータに基づいて人の感情状態を推測することを … 続きを読む

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G1: Bootstrapping Perception and Reasoning Abilities of Vision-Language Model via Reinforcement Learning

要約 ビジョン言語モデル(VLM)は、多くの直接的なマルチモーダルタスクで優れて … 続きを読む

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MM-PRM: Enhancing Multimodal Mathematical Reasoning with Scalable Step-Level Supervision

要約 マルチモーダルの大手言語モデル(MLLM)は視覚言語の理解において印象的な … 続きを読む

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Understanding Complexity in VideoQA via Visual Program Generation

要約 ビデオ質問(VideoQA)のクエリの複雑さを分析するためのデータ駆動型の … 続きを読む

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Fine-tuning Quantized Neural Networks with Zeroth-order Optimization

要約 大規模な言語モデルのサイズが指数関数的に成長するにつれて、GPUメモリは、 … 続きを読む

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KinTwin: Imitation Learning with Torque and Muscle Driven Biomechanical Models Enables Precise Replication of Able-Bodied and Impaired Movement from Markerless Motion Capture

要約 高品質の運動分析へのより広範なアクセスは、運動障害のより詳細な特性評価と介 … 続きを読む

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FinePhys: Fine-grained Human Action Generation by Explicitly Incorporating Physical Laws for Effective Skeletal Guidance

要約 ビデオ生成の大幅な進歩にもかかわらず、特に細粒のセマンティクスと複雑な時間 … 続きを読む

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VTBench: Evaluating Visual Tokenizers for Autoregressive Image Generation

要約 自己回帰(AR)モデルは最近、画像生成で強力なパフォーマンスを示しています … 続きを読む

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Recollection from Pensieve: Novel View Synthesis via Learning from Uncalibrated Videos

要約 現在、ほとんどすべての最先端の新規ビューの統合と再構築モデルは、校正カメラ … 続きを読む

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Cosmos-Reason1: From Physical Common Sense To Embodied Reasoning

要約 物理的なAIシステムは、物理的な世界で複雑な行動を認識し、理解し、実行する … 続きを読む

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