El plan de fondo soberano de IA de Bernie Sanders
Bernie Sanders propone un fondo soberano con el 50% de empresas de IA como OpenAI. ¿Control democrático o riesgo de captura corporativa? Exploramos alternativas como impuestos e IA pública.
#concentración
Posición: La optimización para motores generativos crea riesgos poco examinados
La optimización para motores generativos (GEO) presenta riesgos de concentración y opacidad. La gobernanza debe enfocarse en divulgación y auditoría.
Desigualdad de McDiarmid: tensorización aproximada de entropía bajo dependencia
Aprende cómo la tensorización de entropía extiende la desigualdad de McDiarmid a datos dependientes. Aplicaciones en ML, grafos aleatorios y más.
AI4SLT: Formalización de Teoría de Aprendizaje Estadístico en Lean 4
Primera formalización integral de teoría de aprendizaje estadístico en Lean 4 usando procesos empíricos. Colaboración humano-IA para demostraciones verificadas de concentración gaussiana y regresión.
Fórmulas de interpolación de kernel de ruta de segundo orden en Machine Learning
Descubre cómo las fórmulas de interpolación de segundo orden refinan la interpretación del kernel de ruta en redes neuronales, mejorando la comprensión del aprendizaje.
POD multiescala de atención en transformers: análisis por escalograma
Aplicamos POD multiescala con wavelet de Morlet a campos de atención de transformers, revelando modos dominantes y organización por capas. Sin modificaciones arquitectónicas.
Estabilidad más allá de diferencias acotadas: límites con momentos L_p
Descubre cómo la estabilidad L_p genera límites de generalización robustos con pérdidas pesadas, superando diferencias acotadas.
Pruebas de hipótesis secuenciales multi-brazo mediante apuestas
Optimiza pruebas secuenciales multi-brazo mediante apuestas. Alcanza tasas de rechazo óptimas incluso sin conocer el mejor brazo.
Valores e asintóticos tipo Bentkus para inferencia más precisa
Los valores e asintóticos tipo Bentkus eliminan el factor faltante, logrando inferencias más precisas y mayores tasas de rechazo en pruebas múltiples.
Inferencia basada en momentos para regresión con covariables Latent Dirichlet
Aprende cómo los momentos corregidos evitan la incertidumbre al inferir coeficientes de regresión con modelos de tópicos.
Mediana de estadísticos U incompletos: estimador robusto
La mediana de estadísticos U incompletos (MIU) ofrece un estimador robusto con tasas de concentración en muestras finitas para kernels simétricos.
Explotando similitudes en A/B testing con estimación off-policy
Descubre cómo aprovechar las similitudes entre sistemas en pruebas A/B usando estimación off-policy para obtener resultados más precisos y robustos.
Convergencia global CES: límites de campo medio a concentración semiclásica
La CES logra convergencia global en optimización estocástica mediante límites de campo medio y concentración semiclásica, superando colapsos de varianza.
Alineación de Referencia por Pares: Observable Ordinal a Nivel de Modelo
Descubre cómo medir la alineación de preferencias en modelos de lenguaje con un observable ordinal. Estadística simple y estimadores con concentración.