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Una neurona de picos firmada basada en MTJ ortogonal logra 91% en CIFAR-10. Descubre cómo este avance impulsa la computación neuromórfica.
FlashbackCL reduce el olvido temporal en aprendizaje federado hasta un 68% y mejora el rendimiento en datos no estacionarios. ¡Descubre su buffer de reproducción equilibrada!
Descubre cómo la Destilación de Confusión (CD) mejora el aprendizaje de modelos sin profesor, superando a otros métodos en CIFAR-100.
Analizamos el aprendizaje de características en destilación de conocimiento y presentamos Confusion Distillation, una auto-destilación eficiente que supera a otros métodos en 1.2%.
Descubre Flicker-DDPM, un nuevo modelo de difusión que acelera el muestreo hasta 3.33 veces usando ruido coloreado 1/f, mejorando la calidad de generación.
La detección de anomalías con división de clases puede ser inestable. Un nuevo método sin entrenamiento (fuga de vecindad) predice la inestabilidad. Descubre cómo afecta a modelos en CIFAR-10 y más.
El olvido catastrófico no borra conocimiento, solo desalinea interfaces. Descubre cómo claves de transporte recuperan conocimiento latente en IA.
Descubre la robustez probabilística no paramétrica (NPPR), una métrica práctica que estima el riesgo de forma conservadora sin necesidad de conocer la distribuc
PECKER: método eficiente de desaprendizaje para modelos de difusión. Reduce el tiempo de entrenamiento y mejora el borrado selectivo de conocimiento.
Site4Drug predice sitios diana en proteínas, considerando accesibilidad, topología y modificaciones postraduccionales. Ideal para descubrimiento de fármacos.
Nuevas cotas de generalización para algoritmos Monte Carlo en el régimen de interpolación, con resultados en MNIST, CIFAR-10 y SVHN.
GUDA: atribución grupal contrafactual eficiente para modelos de difusión. Usa desaprendizaje y es 100x más rápido que reentrenar con cada grupo eliminado.
Developer Farm obtiene 67.56 en Prueba de Utilidad con una arquitectura IA honesta que evita la Ley de Goodhart. Descubre cómo separan capas y reducen costos.
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PROBE revoluciona el diseño de fármacos con IA al optimizar afinidad y farmacología mediante sondas moleculares controladas.
Descubre cómo DASH comprime modelos de difusión manteniendo calidad y guía, superando al entrenamiento desde cero.
Descubre XOResNet, que usa meta-residuales XOR para superar limitaciones del aprendizaje residual en SNNs. Logra mejor precisión en CIFAR y miniImageNet.
Descubre los puntos ciegos del desaprendizaje automático: sobre-desaprendizaje y ataque de reaprendizaje. Spotter los neutraliza.
La capacidad del estudiante modera la destilación de conocimiento. Estudio en ResNet con CIFAR-10 muestra que Feature-KD supera a Logit-KD en ciertos casos.