IBM

Falcon Perception-HD: High Density Perception via Reinforcement Learning

Falcon Perception-HD：基于强化学习的高密度感知

Sofian Chaybouti, Yasser Dahou, Ngoc Dung Huynh, Reda Alami, Hilde Kuehne

机构 * Tübingen AI Center（蒂宾根人工智能中心） ； University of Tübingen（蒂宾根大学） ； MIT-IBM Watson AI Lab（麻省理工学院-IBM沃森人工智能实验室） ； Technology Innovation Institute（技术创新研究院） 纠错

AI总结 该研究针对开放词汇自回归感知模型的目标错位问题，基于Falcon Perception设计RL框架，采用GRPO优化，在指代表达分割任务上提升了极密集场景性能，减少冗余需求并保留物体存在性知识。

Comments 27 pages, 11 figures

FRAGMENT: Factorized Graph Representations for Document Generation and Editing via Entity-Aware Transformations

FRAGMENT：通过实体感知变换实现文档生成与编辑的因子化解码图表示

Ayoub El Bouchtili, Guilhaume Leroy-Meline

机构 * IBM Consulting（IBM咨询） 纠错

AI总结 本研究提出 FRAGMENT 框架，将文档表示为类型化关系图并因式分解分布为结构与内容的乘积，经两阶段生成可用于文档生成、编辑及伪造检测，在多个数据集上验证了其性能。