Ambig-DS: benchmark de ambigüedad en tareas para agentes de ciencia de datos. Evalúa y mejora la capacidad de los modelos de IA frente a instrucciones ambiguas.
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Aprendizaje de crítica temporal enseña a los LLM a reconocer su ignorancia, mejorando la precisión y confiabilidad del modelo.
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Separación de ambigüedad e incertidumbre en modelos generativos para problemas inversos lineales. Descubre cómo mejorar la precisión en tus modelos generativos.
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Generalización de la Predicción Selectiva mediante Puntuación de Evidencia Visual: mejora la precisión de modelos predictivos usando evidencia visual para una selección más robusta y eficiente.
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Clasificación no ponderada para decisiones basadas en valores con incertidumbre. Un método claro y eficaz para elegir bajo condiciones inciertas.
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Descubre cómo los LLM actúan como imputadores implícitos y por qué la incertidumbre aumenta con la falta de datos.
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