RL para diseño óptimo de experimentos en identificación de parámetros
Agente de RL optimiza señales de excitación para identificación de parámetros en sistemas mecatrónicos, superando métodos clásicos con solo 0.75% de violaciones
Agente de RL optimiza señales de excitación para identificación de parámetros en sistemas mecatrónicos, superando métodos clásicos con solo 0.75% de violaciones
DOVE evalúa la alineación cultural de LLMs mediante distribuciones de texto. Mejora precisión y fiabilidad con codebook de valores.
Descubre cómo equilibrar las tasas de aprendizaje entre capas en redes lineales mejora el rendimiento temprano. Resultados teóricos y experimentales.
Descubre cómo las representaciones semánticas SSL reducen 39 veces el FID en ImageNet, optimizando la generación en un paso sin métricas hackeadas.
Descubre cómo la Optimización Bayesiana invariante a permutaciones, basada en transporte óptimo, reduce a la mitad el tiempo de cómputo y mejora el diseño de parques eólicos marinos.
Descubre cómo la optimalidad de Bellman en MDPs con estados catastróficos produce aversión a pérdidas y efecto reflejo, sin preferencias de riesgo.
Descubre DOT-MoE, un método que convierte modelos de lenguaje densos en MoE usando transporte óptimo diferenciable, manteniendo un 90% del rendimiento con un 50% menos parámetros activos.
LLMs sin Deep Learning: nueva arquitectura RBF que encuentra el óptimo global en una iteración, eliminando el tedioso entrenamiento.
Descubre cómo seleccionar los mejores tiempos de medición usando aprendizaje activo y procesos gaussianos para reducir costos en biología unicelular.
Aprende cómo los algoritmos de error feedback logran convergencia óptima en optimización distribuida con compresión de gradientes. Análisis para EF y EF21.
Descubre cómo el ruido correlacionado en privacidad diferencial local iguala el costo óptimo del modelo central, revolucionando la estimación privada de datos.
Descubre cómo el transporte óptimo por minibatch reduce hasta 32 veces las transiciones en flujos discretos, mejorando la perplejidad sin perder diversidad.
CellBRIDGE integra comunicación célula-célula en el transporte óptimo para mejorar trayectorias celulares en scRNA-seq. Ideal para perturbaciones in silico.
Aprende a elegir el chatbot AI óptimo para atención al cliente y mejora la experiencia de tus usuarios