¿Quién debe liderar la decodificación? Trayectorias fiables para ensamblar MDLMs
TIE: nuevo método para combinar modelos de difusión enmascarados usando trayectorias de decodificación seguras. Mejora razonamiento y generación.
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¿Sabías que escalar la longitud del contexto no es tan frágil como se pensaba? Este estudio explora el entrenamiento de políticas de difusión con contextos
Escalar la longitud de contexto en políticas de difusión no es frágil. Nuevo benchmark y algoritmo de entrenamiento conjunto reducen complejidad muestral.
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Descubre cómo el Q-learning en espacios de Hölder mejora la regularidad y eficiencia. Arquitectura DeepONet.
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BridgePolicy: política visomotora que integra observaciones en dinámica de difusión para control robótico. Supera métodos en 52 simulaciones y 5 tareas reales.
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SimEdit mejora la edición de imágenes con difusión mediante refinamiento de condicionamiento y control de atención. Mayor precisión y preservación del fondo.
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