Score × Decoder: visión unificada para mitigar alucinaciones sin supervisión
Descubre cómo combinar scores (perplejidad, contraste, verificación) con decodificadores para reducir alucinaciones en LLM sin supervisión. Resultados con Qwen3-1.7B.
Descubre cómo combinar scores (perplejidad, contraste, verificación) con decodificadores para reducir alucinaciones en LLM sin supervisión. Resultados con Qwen3-1.7B.
Descubre cómo el MARL distribuido en red controla enjambres de cuadricópteros con escalabilidad zero-shot: entrena 3 agentes y despliega hasta 250. ¡Lee más!
Descubre cómo seleccionar dinámicamente la estrategia de coordinación en sistemas multi-agente: consenso, debate, síntesis o agente único. Resultados clave.
Descubre cómo el aprendizaje por refuerzo multiagente escalable resuelve restricciones globales mediante consenso distribuido, superando limitaciones de CTDE.
Alinea la evidencia visual de múltiples agentes para consenso preciso en VQA. EAGLE: sin entrenamiento, resultados confiables.
ConSensus mejora la precisión de sensores multimodales un 7.1% usando fusión híbrida multiagente, robusta ante ruido y datos faltantes. ¡Entérate!
Descubre cómo un nuevo marco de optimización diferenciable permite a agentes coordinarse resolviendo subproblemas locales con ADMM y sheaf, mejorando robustez y
Descubre por qué los equipos multi-agente de inteligencia artificial no aprovechan a sus expertos y cómo el consenso reduce su rendimiento hasta un 41%.
Votación ponderada en oráculos multiagente logra 83.4% de precisión, supera modelos. Consenso falla. Propuesta híbrida con revisión humana.
<meta name=description content=BlockBatch optimiza la inferencia en modelos de difusión mediante consenso multi-escala, logrando mayor eficiencia y velocidad sin sacrificar calidad.>