Guía para empezar con portal de inquilinos y consumo energético en Barcelona
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Deuda de traspaso: costo al retomar tareas interrumpidas
Aprende sobre la deuda de traspaso en agentes de código, el costo oculto al retomar tareas interrumpidas, y cómo las notas estructuradas mejoran la eficiencia hasta un 63%.
¿Los datasets reales contienen experimentos naturales?
Descubre cómo los conjuntos de datos reales pueden contener experimentos naturales y cómo la inferencia causal mejora el rendimiento de los modelos. Un estudio empírico.
CP-Agent: Razonamiento multimodal contextual para fenotipado celular
CP-Agent: IA multimodal que interpreta morfología celular bajo fármacos, acelerando descubrimiento con reportes contextuales.
TadA-Bench: un millón de variantes para ingeniería de proteínas con agentes
TadA-Bench ofrece un millón de variantes de proteínas para que la IA descubra rondas futuras en evolución dirigida. Acelera la ingeniería de proteínas con agentes.
En ciencia, prioriza identificar estructuras, no modelos complejos
¿Modelos complejos o estructuras? En IA, prioriza la identificación de estructuras para descubrimiento científico. Entiende la subdeterminación.
Tu modelo autorregresivo ya revela el grafo causal
Descubre cómo TRACE utiliza modelos autorregresivos para revelar el grafo causal a partir de secuencias de eventos, superando métodos tradicionales en escalabilidad y precisión.
CauTion: Cuándo confiar en los LLMs para descubrimiento causal
Descubre CauTion, un marco que integra LLMs y algoritmos estadísticos para descubrimiento causal con alta precisión y robustez. Ideal para científicos de datos.
Aprendizaje por refuerzo descubre nuevos números de beso
Descubre cómo un sistema de aprendizaje por refuerzo ha logrado mejorar los límites del número de beso, resolviendo un problema abierto desde Newton.
Elicitación de Preferencias Causales
Descubre cómo la elicitación causal de preferencias acelera el descubrimiento causal con consultas activas a expertos. Un enfoque bayesiano para concentrar la posterior sobre DAGs.
Agentes para LLMs: Arquitectura, Adquisición, Seguridad y Futuro
Habilidades modulares para LLMs: arquitectura, adquisición y seguridad. 26% de habilidades tienen vulnerabilidades. Marco de confianza propuesto. ¡Futuro de agentes!
Aprendizaje de Estructura Causal Temporal con Optimización Diferenciable
Descubre un método de optimización diferenciable que aprende estructuras causales en series temporales de forma rápida y precisa, superando a 12 algoritmos.
Aprendizaje de Estructuras Causales Temporales vía Optimización Diferenciable
Nuevo método de optimización diferenciable descubre causas en series temporales, eliminando restricciones acíclicas.
Agujas en el pajar: etiquetado activo transductivo en ecología
Mejora la detección de especies raras en ecología con etiquetado activo transductivo. Un nuevo criterio de parada híbrido optimiza el descubrimiento de clases escasas.
Métricas de equidad en DRL para descubrimiento de fármacos
Descubre cómo medir la equidad en deep reinforcement learning para descubrimiento de fármacos en salud, evaluando sesgos en datos, recompensas y diversidad química.
OpenAgenet/OAN: Infraestructura abierta para interconexión confiable de agentes
OpenAgenet (OAN): infraestructura abierta para confianza en interconexión de agentes. Identidad, gobernanza y descubrimiento seguro.
Arquitectura técnica de OpenAgenet/OAN para identidad y descubrimiento de agentes
Descubre la arquitectura técnica de OpenAgenet/OAN: capa de confianza neutra para identidad, registro y descubrimiento seguro de agentes.
Portal de inquilinos con consumo energético: Descubrimiento gratuito Europa 2026
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