CuMA: Mezcla de adaptadores para alinear LLMs a valores culturales dispersos
CuMA alinea modelos de lenguaje a valores culturales usando mezcla de adaptadores, evitando el colapso medio y preservando la pluralidad cultural.
CuMA alinea modelos de lenguaje a valores culturales usando mezcla de adaptadores, evitando el colapso medio y preservando la pluralidad cultural.
La geometría del espacio de parámetros no predice la interferencia al combinar adaptadores en LLMs. Análisis con DoRA-RBAC y benchmarks de QA.
Descubre Claw-SWE-Bench, un benchmark que mide la capacidad de agentes como OpenClaw para resolver issues de código. Compara harnesses, modelos y costos.
Descubre TI-Adapter: ajuste eficiente para aprendizaje multimodal tabular-imagen con rendimiento competitivo y menos parámetros entrenables.
Descubre cómo implementar un microservicio de notificaciones con DDD, separando eventos, preferencias y canales para escalar sin dolor.
Descubre GRAFT, el modelo que marca un nuevo SOTA en modelado neuronal con capacidad de recalibración entre días.
ASA mejora la precisión de agentes en herramientas sin reentrenar. Reduce falsos positivos un 66% y eleva F1 de 0.18 a 0.50 con solo 20KB.
Descubre cómo eliminar la carga del adaptador en IA multimodal con arquitectura asíncrona. Ahorra tiempo y evita deuda técnica.
Descubre cómo SIGA, un adaptador auto-evolutivo, permite a agentes de IA dominar simuladores científicos como GEOS en minutos, logrando una aceleración 36x respecto a expertos humanos.
SafeGene: adaptadores reutilizables para mantener la seguridad en LLMs tras fine-tuning. Reduce respuestas dañinas sin pérdida de rendimiento.
Aprende a entrenar un MoE de 120B parámetros en un solo nodo GPU usando escalado reversible y cuantización. Optimiza memoria y alcanza pérdida de 1.78.
Entrena un MoE de 120B en una sola máquina con 8 GPUs usando reversibilidad y escalado preservador de estado. Eficiencia sin precedentes.
Descubre MoDA, un adaptador ligero que mejora el anclaje visual en MLLMs mediante modulación por canal. Logra hasta +12 puntos en MMVP. ¡Código abierto!
LatentSkill convierte habilidades textuales en adaptadores LoRA modulares, reduciendo tokens de prefijo hasta un 72% y mejorando rendimiento en agentes LLM. Descubre cómo.
Descubre Code2LoRA: genera adaptadores LoRA por repositorio sin tokens extra. Mejora modelos de código en entornos estáticos y evolutivos con 63.8% de exactitud.
Descubre cómo el adaptador EV Play LT integra Android Auto y Apple CarPlay en los vehículos eléctricos de Chevy, Cadillac y GMC. Una solución para GM.
Aprende a colocar tu Fitbit Air y un reloj en la misma correa. Descubre los pasos, limitaciones y por qué puede no ser cómodo ni preciso.
Descubre cómo DRIFT adapta modelos de visión-lenguaje para generar salidas continuas con precisión, mejorando tareas como grounding visual y control robótico.
DRIFT adapta modelos VLM para salidas continuas con un adaptador de flujo residual, mejorando precisión en percepción y control robótico.
Descubre cómo modelos de lenguaje usan adaptadores LoRA como herramientas dinámicas, con 98.3% precisión al enrutar y mejoras 84 puntos en tareas específicas.