No hay que entrenar tu modelo fundacional de RDB
Descubre cómo usar modelos fundacionales de IA para predicción en bases de datos relacionales sin necesidad de entrenar ni ajustar. Con RDBLearn, resultados robustos de inmediato.
#aprendizaje en contexto
Modelos tabulares fundacionales para PHM unificado y eficiente en datos
Descubre cómo modelos tabulares fundacionales logran PHM unificado y eficiente con pocos datos, superando a métodos tradicionales en mantenimiento predictivo.
TS-ICL: Un modelo flexible de series temporales mediante aprendizaje en contexto
Descubre TS-ICL, un innovador modelo de series temporales que unifica pronóstico e imputación mediante aprendizaje en contexto. Supera a otros modelos en imputación y pronóstico con datos parciales.
R-APS: Búsqueda Adversarial Pareto Reflexiva para Diseño Restringido
R-APS: combina razonamiento composicional y meta-aprendizaje para diseño restringido, mejorando robustez y eficiencia. ¡Descúbrelo!
KITE: Ejemplares Kernelizados para Aprendizaje en Contexto
KITE mejora el aprendizaje en contexto seleccionando ejemplos óptimos con kernel y teoría de la información. Supera a KATE en clasificación.
Detección de alucinaciones en modelos de lenguaje con conciencia geométrica
Descubre cómo GA-ICL, un método de selección de ejemplos con conciencia geométrica, mejora la detección de alucinaciones en LLMs sin modificar parámetros.
Hyper-ICL: Atención Multimodal sin Demostraciones con Destilación Hiperbólica
Descubre cómo Hyper-ICL mejora la precisión y estabilidad en aprendizaje multimodal sin necesidad de ejemplos.
FoeGlass: Aprendizaje en contexto simple para red teaming de deepfake
Descubre cómo FoeGlass usa aprendizaje en contexto para red teaming automatizado de detectores de deepfake de audio, mejorando detección de fallos hasta un 94%.
Aprendizaje activo basado en activaciones: desafíos en aprendizaje en contexto
¿Las activaciones de MLP mejoran el aprendizaje en contexto? Un estudio revela que no. Conoce los hallazgos y el futuro con autoencoders dispersos.
Razonamiento de calidad con aprendizaje por refuerzo en contexto
Descubre cómo el aprendizaje por refuerzo en contexto mejora la calidad del razonamiento en IA, asignando mayor peso a demostraciones efectivas.
Instant-Fold: Aprendizaje por imitación en contexto para objetos deformables
Descubre Instant-Fold: robots manipulan objetos deformables con una sola demostración humana, sin necesidad de entrenamiento adicional. Aprende cómo.
OpenRFM: Diseccionando el Aprendizaje Relacional en Contexto
OpenRFM mejora un 30% el rendimiento en tareas relacionales. Su arquitectura dual y preentrenamiento inteligente superan a modelos comerciales.
Influencia encubierta entre modelos de lenguaje
Descubre cómo los modelos de lenguaje pueden influirse entre sí de forma encubierta, propagando comportamientos sin dejar rastros visibles. Analizamos interfaces y mitigaciones.
Aprendizaje sin entrenamiento: Dinámica implícita del aprendizaje en contexto
Descubre cómo los transformers aprenden en contexto sin entrenamiento: la dinámica implícita que modifica pesos MLP durante la inferencia.
Teoría asintótica de Chain of Thought en aprendizaje en contexto
Descubre cómo la profundidad del razonamiento en cadena afecta la generalización en modelos de lenguaje. Teoría asintótica y fases de mejora exponencial.
Vectores funcionales multimodales para relaciones visuales
Descubre cómo los vectores de función multimodal permiten extraer y optimizar relaciones visuales en modelos de IA, mejorando el razonamiento sin necesidad de reentrenar.
Modelos tabulares con recuperación alineada mejoran predicción clínica en EHR
Descubre cómo AWARE mejora hasta un 12.2% la precisión en predicción clínica con EHR bajo condiciones reales de desequilibrio.
Aprendizaje para medir: Adquisición activa de características en contexto
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Auditoría espectral de redes de operadores en contexto
Descubre cómo la auditoría espectral revela fallos ocultos en operadores neuronales más allá del error de predicción, mejorando la fiabilidad en modelos de IA.
Ajuste fino sin olvidar el aprendizaje en contexto: modelos de atención lineal
Descubre cómo afinar modelos de atención lineal sin perder el aprendizaje en contexto. Consejos teóricos para mejorar el rendimiento zero-shot.