PAWS: Aprendizaje de Preferencias con Segmentos Ponderados por Ventaja
PAWS alinea entrenamiento e inferencia en aprendizaje por preferencias usando segmentos ponderados por ventaja. Mejora políticas.
#desajuste
Ranking vs Asignación: Desajuste de Métricas en Asociación de Objetos Multivista
Descubre por qué las métricas de ranking como AP y FPR-95 fallan en evaluar la asignación correcta de objetos en múltiples vistas. La normalización Sinkhorn como solución.
Inferencia determinista con paralelismo tensorial sin desajuste
Descubre cómo los kernels invariantes de árbol garantizan inferencia determinista con resultados bit a bit idénticos, eliminando el desajuste entre entrenamiento e inferencia en LLMs.