Personas sintéticas para evaluar la alineación pluralista en IA
Las personas sintéticas permiten evaluar la alineación pluralista en IA generativa, superando benchmarks únicos y revelando la necesidad de mecanismos dinámicos.
#dinámico
Arrepentimiento dinámico sin parámetros: costos de movimiento variables
Aprende sobre nuevo algoritmo que logra arrepentimiento dinámico adaptativo sin parámetros para optimización convexa online con costos de movimiento variables.
Enfoque de perturbación para bandidos lineales
Descubre cómo un enfoque de perturbación logra arrepentimiento óptimo en bandidos lineales no restringidos, con nuevas garantías de alta probabilidad y tasas adaptativas.
MENO: Operadores Neurales Mejorados con MeanFlow para Sistemas Dinámicos
Descubre MENO: el nuevo marco que mejora operadores neurales con MeanFlow para predicciones precisas en sistemas dinámicos, con hasta 14x más rapidez que DDIM.
Regresión de procesos gaussianos informada por física para reconstrucción de campos de flujo
Descubre cómo los procesos gaussianos con restricciones de frontera y física reconstruyen campos de flujo sin datos en la frontera. Ejemplos con cilindro y NACA 0412.
Análisis de estabilidad de Sharpness-Aware Minimization
Descubre cómo el algoritmo SAM puede quedarse atrapado en puntos de silla y cómo el momentum y el tamaño de lote ayudan a mejorar su estabilidad y generalización.
GRANITE: un marco de aprendizaje por gossip dinámico resistente a bizantinos
Descubre GRANITE: un framework que protege el aprendizaje descentralizado de ataques bizantinos, logrando convergencia rápida y 9x menos comunicación.
Redes neuronales gráficas guiadas por física con pesos dinámicos para RUL y SoH
Descubre cómo RGPD, con redes gráficas y pesos dinámicos, mejora un 12% la precisión en RUL y SoH en motores, rodamientos y baterías.
Truncación balanceada Hermite simétrica para sistemas dinámicos a partir de derivadas
Descubre cómo la truncación balanceada con cuadratura Hermite simétrica permite aprender sistemas dinámicos lineales a partir de datos de derivadas, preservando estabilidad y hermiticidad.
Acelerando la optimización min-max con pasos de ley de potencia
Descubre cómo los pasos dinámicos de ley de potencia aceleran la convergencia en optimización min-max, alcanzando tasas casi óptimas. Un avance clave para EG y OG.
Aproximaciones locales al aprendizaje en RNN lineales
Exploramos la dinámica del aprendizaje local en redes recurrentes lineales. Comparamos RFLO, tBPTT y BPTT, revelando diferencias cualitativas y soluciones de bajo rango.
Asimilación de datos continua con dinámica sustituta aprendida
Mejora la asimilación de datos continua con modelos sustitutos de IA. Reduce error de modelo y asegura convergencia exponencial. Ideal para sistemas dinámicos.
Reconstrucción de estados con kernel informado por conocimiento
MAAT utiliza conocimiento previo y kernels para reconstruir estados de sistemas dinámicos desde observaciones parciales, reduciendo errores de trayectoria y derivadas.
Exploración adaptativa para bandidos con estado latente
Descubre cómo los algoritmos adaptativos mejoran la exploración en bandidos con estado latente, reduciendo el arrepentimiento dinámico mediante resúmenes y pruebas de actualización.
Control de un rotor gemelo mediante aprendizaje por refuerzo TD3
Descubre cómo el algoritmo TD3 controla y estabiliza un rotor gemelo superando a PID con perturbaciones. Resultados reales.
RL continuo seguro con interacción limitada en tratamientos médicos dinámicos
Un nuevo marco de RL continuo seguro optimiza el momento de las interacciones clínicas y garantiza seguridad en toda la trayectoria. ¡Lee el artículo!
Firmas de Motivos Temporales para Redes Neuronales de Grafos Temporales
Descubre cómo las firmas de motivos temporales mejoran la predicción en redes neuronales de grafos temporales. Aplicaciones en MOOC, Bitcoin y más.
Detector de anomalías discriminativo y generalizable para grafos dinámicos
Descubre un nuevo framework que aprende a detectar anomalías en grafos dinámicos con pocos datos etiquetados, logrando alta precisión y generalización.
Geometría determinista: escalando pre-construcción con AutoCAD
Resuelve choques espaciales y errores de geometría en pre-construcción con AutoCAD avanzado. Minimiza la deuda constructiva y escala tu proyecto con precisión.
AgentRedBench: Redteaming dinámico y defensas para agentes LLM en SaaS
AgentRedBench: benchmark dinámico que evalúa seguridad de agentes LLM en integraciones SaaS. AgentRedGuard reduce ataques exitosos del 69.9% al 2.4%.