Auditoría de Contratos Inteligentes con LLM Ligero vía Destilación y Agregación
Descubre un marco ligero de LLM con destilación y agregación logra un 98.25% de precisión en auditoría de contratos inteligentes, superando modelos grandes.
#agregación
Recuperación de relaciones causales a partir de expresión génica masiva
Descubre por qué recuperar relaciones causales de expresión génica masiva requiere linealidad. Datos reales no cumplen esta condición.
Filtro de compuerta, no el mensaje: Mezclas nodo-canal en GNNs
FilterMoE revoluciona las GNNs de prepropagación al enrutar filtros por nodos y canales, superando a métodos previos en 9 de 11 benchmarks. ¡Mejora precisión y escalabilidad!
Estabilidad en momento matricial ortogonalizado con muestreo de clientes
Estudio de estabilidad en generalización para optimización distribuida con momentos ortogonalizados y muestreo de clientes. Se derivan cotas finitas bajo heterogeneidad de datos.
IntraShuffler: Marco de Privacidad para Aprendizaje Federado con DP Heterogéneo
IntraShuffler protege la privacidad en aprendizaje federado con DP heterogéneo, reduciendo ataques de inferencia sin perder utilidad.
Replay de Lista Estable Canonicalizado para Aprendizaje Federado Privado
CSLR logra entre 3.9 y 5.6 puntos de mejora en aprendizaje continuo federado con privacidad diferencial. Optimiza NLP sin compartir datos.
De señales 'débiles' a modelos fuertes: Agregación de deltas con LoRA
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ConSensus: colaboración multiagente para sensores multimodales
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Enfoque principal-agente para agregar benchmarks: bienestar, mejorabilidad, varianza
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DeMoA: Agregación de Momento Retrasado con Participación Parcial
DeMoA optimiza aprendizaje federado con participación parcial, resistiendo ataques bizantinos incluso si dominan clientes maliciosos. ¡Eficiencia y seguridad!