Bu çalışma, sohbet modellerinin kullanıcı lehçesine uyumunu post-eğitim aşamalarında inceler. DPO ve SFT gibi yöntemlerin lehçe uyumuna etkisini analiz eder ve CAP adlı yeni bir tercih verisi önerir. CAP, kullanıcı lehçesine uyumu artırırken standart İngilizce kullanıcıları etkilemez.
LIBERO-PeRM, ev robotları için kişiselleştirilmiş manipülasyonu ölçen yeni bir simülasyon ölçüm setidir. LIBERO üzerine kurulan bu çalışma, hareket, beceri ve kullanıcı profili tercihlerini otomatik olarak değerlendirir. 312 görevden oluşan beş görev paketi ve eşleştirilmiş gösterimler içerir. Mevcut VLA politikalarının sıfır atışta zayıf kaldığını, ancak SFT ile tercihlerin öğrenilebilir hale geldiğini ortaya koyar.
GenRevisit, karmaşık kompozisyonlu görüntü üretiminde iteratif düzenleme sürecini iyileştiren yeni bir ajan tabanlı çerçevedir. Mevcut yaklaşımların genellikle en son üretilen görüntüden devam etmesi, kalite düşüşüne yol açabilir. GenRevisit, ajanın geçmişten bir görüntü adayını seçerek düzenlemeye devam etmesine olanak tanır. Bu yöntem, SFT ve ajan takviyeli öğrenme ile eğitilir. GenEval2'de güçlü tabanları geride bırakarak üstün performans gösterir.
NVIDIA, Nemotron modellerini IOI ve IMO için ince ayarlayarak altın madalya seviyesinde performans elde etti. SFT, RL ve GenCorrect çıkarım döngüsü kullanıldı. IOI'de 535.4/600, IMO'da 30/42 puan alındı. Model, veri ve tarife Hugging Face üzerinden açık kaynak olarak paylaşıldı.
Hugging Face1 dk okuma
1–4 / 4 yayın
Nasıl hazırlıyoruz?
Kaynağı belli. Sınırları açık.
Resmî duyuruları, araştırma makalelerini ve açık kaynak projelerinin sürüm notlarını yapay zekâ ile Türkçe özetliyoruz. Her haberde kaynak bağlantılarına, kullanım alanlarına ve açıklanmayan noktalara yer veriyoruz.
Doğrudan kaynak
Araştırma makalesine, model duyurusuna veya projenin deposuna haberden ulaşabilirsiniz.
Bulgular ve yorumlar
Kaynakta açıklanan sonuçları, olası kullanım alanları ve bilinmeyenlerden ayrı sunuyoruz.
Görsellerin kaynağı
Görsel ve videoların kaynağını belirtiyoruz. Konuyu anlatmak için kullanılan illüstrasyonları da işaretliyoruz.
Araştırma kaynakları
Makaleleri kendiniz keşfedin.
Yeni çalışmalar bulabileceğiniz dizinler ve araştırma laboratuvarları. Bir görsel özet ilginizi çekerse sonuçları özgün makaleden okuyun.