Difusión de lenguaje continuo como problema de interfaz decodificador
Descubre cómo los modelos de difusión continua generan texto desde embeddings corruptos mediante el mecanismo de cuenca decodificadora.
#decodificador
STREAM: Flujo Riemanniano para generación de imágenes histopatológicas
STREAM: nuevo método de flujo riemanniano para generar imágenes histopatológicas. Supera colapso de condicionamiento y logra SOTA.
Aprendizaje multifidelidad con decodificadores superficiales en reactores
Los decodificadores recurrentes superficiales mapean modelos de baja fidelidad a alta fidelidad en reactores, reduciendo costes computacionales.
Nuevo Decodificador Paralelo para LPDR: Optimización y Aumento con GAN
Descubre el nuevo decodificador paralelo con atención híbrida y aumento GAN: precisión de matrículas del 78.2% al 91.5% a 152 FPS. Optimización para smart cities.
Decodificador paralelo avanzado LPDR: optimización y aumento GAN balanceado
Nuevo decodificador paralelo con atención híbrida y aumento GAN balanceado eleva el reconocimiento de matrículas minoritarias del 78.2% al 91.5% a 152 FPS.
Codificador/Decodificador que Preserva Geometría en Modelos Generativos Latentes
Descubre cómo un nuevo framework de codificador/decodificador preserva la geometría de los datos, acelerando la convergencia en modelos generativos latentes.
Aproximación eficiente de operadores neurales codificador-decodificador mediante espacios de variación
Aprende cómo los espacios de variación optimizan la aproximación de operadores neurales codificador-decodificador, con garantías de convergencia.
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.
DenseMLLM: LLM multimodal estándar para predicción densa
Descubre cómo DenseMLLM permite a los LLM multimodales estándar realizar predicciones densas sin decodificadores adicionales. Resultados competitivos en segmentación y profundidad.
Mitigando alucinaciones en LLMs saltando capas decodificadoras
Descubre cómo DeLask reduce las alucinaciones en modelos de lenguaje saltando capas decodificadoras problemáticas, mejorando la fiabilidad y consistencia de las respuestas.
Arquitecturas Neurales Functoriales a partir de Tipos Inductivos Superiores
Nuevas arquitecturas functoriales basadas en HITs logran generalización composicional superior, con mejoras de hasta 10x y reducción del 46% de error.