Información inducida por estructura para reenraizar búsqueda de Levin
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De diagnóstico interno a auditoría externa: defensa contra backdoors con VLM
Conoce PRISM, un marco basado en VLMs que cambia el diagnóstico interno por auditoría externa para neutralizar backdoors con tasa de éxito menor al 1%.
Descifrando el Grokking en Regresión Ridge
Descubre cómo el grokking en regresión ridge demuestra que la generalización tardía no es un fallo de deep learning. Aprende a controlarlo con hiperparámetros.
Cuando más datos no ayudan: límites de la adaptación en aprendizaje multitarea
¿Más datos siempre mejoran el aprendizaje multitarea? Un nuevo estudio demuestra que no. Conoce los límites insuperables de la adaptación y el teorema de no-free-lunch.
Las redes equivariantes identificables son equivariantes por capas
Descubre cómo redes neuronales equivariantes identificables garantizan equivarianza por capas. Un hallazgo clave para entender simetrías en IA.
Cuantificando la incertidumbre de modelos fundacionales con SVE
Descubre SVE: incertidumbre calibrada en modelos fundacionales con solo 1% de parámetros extra.
Adaptadores Kronecker: la importancia del diseño de componentes
Optimiza el ajuste fino de modelos grandes con adaptadores Kronecker. Conoce CDKA, una nueva técnica que mejora la capacidad y eficiencia mediante el diseño estratégico de componentes.
La ilusión de generalización en modelos de lenguaje tabulares
¿Son realmente efectivos los modelos de lenguaje tabulares? Nuestra reevaluación de Tabula-8B muestra que la generalización se debe a artefactos de evaluación, no a aprendizaje real.
Aprendizaje supervisado como compresión con pérdida: generalización
Descubre el aprendizaje supervisado como compresión con pérdida: análisis de bloque finito para generalización y complejidad de muestra.
Compresión extremo a extremo para modelos tabulares
Descubre cómo TACO comprime datasets tabulares en espacio latente, logrando hasta 94x más rapidez y 97% menos memoria sin perder rendimiento.
Clasificación óptima y justa con puntuaciones calibradas bajo suficiencia
Logra decisiones justas en clasificación binaria con puntuaciones calibradas usando un algoritmo de post-procesamiento que garantiza suficiencia.
L2G-Net: Redes de grafos espectrales local-global con factorización Cauchy
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Regresión local dinámica de curvas de Fréchet en variedades
Aprende cómo la regresión local Fréchet predice curvas en variedades Riemannianas, aplicada al campo magnético terrestre con datos del satélite MAGSAT.
Kernels cuánticos: más allá de los valores escalares para aprovechar su potencial
Descubre por qué los kernels cuánticos escalares limitan el potencial de la IA cuántica y cómo los kernels operador-valorados pueden revolucionar el aprendizaje estructurado.
Modelado de orden reducido de Hamiltonianos con redes simplécticas
Descubre cómo las redes neuronales simplécticas preservan la estructura hamiltoniana en modelos reducidos, logrando simulaciones precisas y estables a largo plazo.
Gradientes estocásticos bajo parámetros nuisance
Cómo los gradientes estocásticos convergen con parámetros nuisance. Ortogonalidad de Neyman y actualizaciones ortogonalizadas para optimización robusta.
Aprendizaje espectral consciente del resultado para regresión IV
Descubre cómo el aprendizaje espectral consciente del resultado mejora la regresión IV incluso con desalineación espectral.
Cuantificación de la propagación de errores y colapso en modelos de difusión
Analizamos la propagación de errores en modelos de difusión con datos sintéticos. Primeras cotas inferiores de divergencia y regímenes de deriva.
GradMem: Contexto en Memoria con Descenso de Gradiente en Tiempo de Prueba
Optimiza LLMs con GradMem: escribe contexto en memoria mediante descenso de gradiente en tiempo de prueba, reduciendo la necesidad de grandes cachés.