DiffUNet²: predicción bidireccional y generación probabilística para datos científicos
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#evolución
Actualizar el arnés no es beneficio: evolución en agentes LLM auto-evolutivos
Descubre por qué actualizar el arnés de agentes LLM no siempre mejora su rendimiento. Los modelos intermedios son los que más se benefician.
OpenHospital: Arena para evolucionar y evaluar inteligencia colectiva con LLM
OpenHospital: arena para evolucionar inteligencia colectiva con LLM en medicina. Agentes médicos mejoran capacidades mediante interacciones con pacientes.
Descubriendo vulnerabilidades en LLMs con evolución calidad-diversidad
Nuevo método evolutivo basado en MAP-Elites revela vulnerabilidades específicas en modelos como GPT-4o y Claude, mejorando la seguridad y robustez de los LLMs.
Mapeo de la evolución de pequeños embalses en Brasil (1984-2025) con deep learning
Descubre cómo el deep learning cuantifica el aumento de casi 1 millón de pequeños embalses en Brasil desde 1984, impactando ecosistemas y gestión del agua.
PE-means: Mejora del clustering k-means con privacidad diferencial
Descubre cómo PE-means mejora el clustering k-means con privacidad diferencial, logrando un 20% menos de pérdida. Una solución innovadora y eficiente.
Las reglas tecnológicas cambian al implementarse en sistemas reales
Descubre cómo las regulaciones tecnológicas se transforman al aplicarse en sistemas reales, donde la implementación práctica revela desafíos ocultos.
La evolución del concepto de probabilidad como espejo de la razón
Desde Pascal hasta la IA: exploramos la evolución de la probabilidad como espejo de la razón y su relación con la lógica difusa y el deep learning.
CoEvo-AHD: Heurísticas Evolutivas con LLM para Optimización Acoplada
Descubre cómo CoEvo-AHD usa LLMs para co-evolucionar heurísticas en problemas de optimización acoplada como TTP y TPP, mejorando soluciones de forma automática.
SkillSmith: coevolución de habilidades y herramientas en agentes
SkillSmith co-evoluciona habilidades y herramientas para agentes automejorables. Supera limitaciones fijas y mejora rendimiento en tareas complejas.
AI-PROPELLER: Optimización interprocedimental de código a escala
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ASE-26: currículo para la disciplina de ingeniería de software agéntica
¿Cómo formar ingenieros de software en la era de los agentes de IA? ASE-26 presenta un plan de estudios revolucionario para dominar la dirección de agentes.
BenchEvolver: Síntesis de Tareas Frontera por Evolución de Soluciones
BenchEvolver transforma benchmarks saturados en problemas de código más difíciles, mejorando evaluación de IA con evolución centrada en soluciones.
Auto-Harness Adaptativo: Mejora continua para agentes en tareas abiertas
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MMG2Skill: Agentes aprenden habilidades de guías web
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Descubre ReSkill, un marco que integra la creación de habilidades en el RL agéntico para optimizar políticas y mejorar el rendimiento en tareas no vistas.
MobEvolve: Agente Auto-evolutivo para Movilidad Humana Interpretable
Descubre MobEvolve, el primer sistema heurístico auto-evolutivo con agentes que genera trayectorias de movilidad humana interpretables y realistas, superando modelos profundos y LLM.
OctoT2I: Un enrutador de texto a imagen auto-evolutivo
OctoT2I: enrutador agéntico que aprende solo. Alcanza 0.96 en GenEval con 90% de aceleración y 56% de eficiencia. ¡Optimiza tu IA!