GOT-JEPA: Seguimiento genérico de objetos con adaptación y manejo de oclusión
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#adaptación de modelo
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La reutilización de modelos preentrenados de deep learning impacta más en pruebas; adaptación es el patrón dominante. Bioquímica y genética lideran.
Titans: memoria en tiempo de prueba para emociones conversacionales
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Subespacios dispersos de expertos para aprendizaje continuo sin tareas
SETA evita el olvido catastrófico en LLMs mediante subespacios dispersos de expertos. Mejora retención de conocimiento temprano.
Echelon: Agregados auditables para adaptación de modelos entre fronteras
Descubre cómo Echelon permite adaptar modelos de lenguaje entre organizaciones sin exponer datos, usando solo agregados auditables.