Simetrías en el aprendizaje PAC-Bayesiano
Descubre cómo las simetrías no compactas mejoran las cotas de generalización en PAC-Bayes. Experimentos validan la teoría.
Descubre cómo las simetrías no compactas mejoran las cotas de generalización en PAC-Bayes. Experimentos validan la teoría.
Aprende cómo SurrogateSHAP atribuye contribuyentes en modelos T2I sin reentrenamiento, reduciendo costos y mejorando transparencia.
MAAT utiliza conocimiento previo y kernels para reconstruir estados de sistemas dinámicos desde observaciones parciales, reduciendo errores de trayectoria y derivadas.
Descubre Quartet II, el método que optimiza el pre-entrenamiento de LLMs en formato NVFP4 en GPUs Blackwell. Mayor precisión y velocidad en tus modelos.
Descubre cómo la alineación semántica revoluciona la interpretabilidad en modelos de series temporales profundos, mejorando la confianza y la toma de decisiones.
Descubre OUTFORMER, el modelo base zero-shot que revoluciona la detección de anomalías en tablas. Sin etiquetas, rápido y preciso. ¡Lee más!
Aprendizaje híbrido con minimización de nitidez (SAM) para estimar parámetros científicos de forma robusta y precisa, basado en Occam. ¡Descubre cómo!
Aprende cómo la teoría centrada en tareas y currículos fáciles a difíciles permiten la auto-mejora iterativa de LLMs con garantías de rendimiento.
Descubre LG-Plug, un marco plug-and-play que alinea topología y texto para detectar nodos fuera de distribución en grafos textuales, reduciendo FPR95 >7%.
Descubre cómo PathCRF detecta pases y controles sin balón usando solo trayectorias. Ahorra costos y anotaciones.
iML es un marco AutoML de código ejecutable que garantiza fiabilidad, fundamentación en datos y exploración amplia (90% de envíos válidos en benchmarks).
Optimiza la tasa de aceptación con pérdidas LK en decodificación especulativa, logrando hasta un 10% más de longitud.
Descubre cómo la estimación de razón de densidades con flujos condicionados permite comparar estados celulares en genómica para evaluar efectos de tratamiento.
Descubre por qué no existen límites computables de generalización de longitud para transformers y C-RASP, y cómo afecta al aprendizaje automático.
Descubre cómo el autoencoder disperso a nivel de paso (SSAE) desentraña el razonamiento de los LLMs, revelando información sobre corrección y lógica. Ideal para interpretabilidad en IA.
Flowers: arquitectura neuronal con warps multihead. Sin Fourier ni atención, logra interacciones globales a costo lineal. Supera a modelos mucho más grandes.
Descubre cómo DAPD mejora la precisión y velocidad en LLMs de difusión mediante decodificación paralela consciente de dependencias sin reentrenamiento.
Nuevo marco teórico para evaluar modelos generativos. Analizamos IPMs, divergencias y perplexidad. Ideal para investigadores en IA.
Descubre nuevo método de fine-tuning adversarial para CLIP calibra la incertidumbre y mejora robustez sin perder precisión en clasificación zero-shot.
VLM4VLA revela que la capacidad general de los VLM no garantiza un buen control robótico. Descubre las claves para elegir el modelo adecuado.