Muon²: Potenciando Muon con precondicionamiento adaptativo de segundo momento
Muon² reduce un 40% las iteraciones Newton-Schulz y ahorra hasta 25% del tiempo de entrenamiento. Descubre cómo.
#funda
Modelos fundacionales de grafos para dinámicas en redes multicapa
Modelo entrenado en redes sintéticas identifica superpropagadores en redes multicapa reales sin reentrenar. Lecciones para modelos fundacionales de grafos.
Modelos fundacionales de grafos para dinámicas en redes complejas
Descubre cómo ts-net logra generalización zero-shot en redes reales multicapa y los cinco desafíos clave para construir modelos fundacionales de grafos en dinámicas de sistemas complejos.
Dimensión fractal de Fourier para predecir la generalización de redes neuronales
Aprende cómo la dimensión fractal de Fourier predice la generalización de redes neuronales sin datos de validación. Nueva métrica basada en frecuencia.
PredHydro-Net: Predicción 3D de hidrometeoros con guía física y decodificación dual
Descubre cómo PredHydro-Net mejora la predicción 3D de hidrometeoros, usando decodificación dual y supervisión espectral para detectar eventos extremos como el huracán Ian.
Auditoría espectral revela dependencia aperiódica por tarea en EEG y ECG
La auditoría espectral revela dependencia aperiódica según la tarea en EEG y ECG. ¡Controla el sesgo en tu IA!
SkillHone: Evolución continua de habilidades de agentes con historial persistente
SkillHone: mejora agentes IA con historial de decisiones - +15.8% GAIA, +3.2% WebWalkerQA
QDS-SNN: Red Neuronal Spike Cuántica para Señales de Tráfico
Descubre el algoritmo QDS-SNN que alcanza un 99.72% de precisión en señales de tráfico con un 55% menos de consumo energético. IA cuántica eficiente para conducción autónoma.
¿Enseñar a modelos fundacionales qué es una imagen generativa?
Descubre cómo detectar imágenes generativas sin modificar modelos. Método analítico sin gradientes, eficiente, y privado para edge y federated learning.
GNSS-FM: modelo base auto-supervisado para series de desplazamiento GNSS
GNSS-FM: modelo auto-supervisado con 17.000 estaciones. Supera a métodos supervisados en predicción y detección de saltos sísmicos. ¡Descúbrelo!
Aprendizaje en contexto de procesos puntuales con modelos de inferencia base
Nuevo modelo de inferencia base aprende en contexto a predecir eventos temporales sin reentrenamiento, compitiendo con modelos especializados.
Leyes de escalado para transformers de reconstrucción enmascarada en células únicas
Primer estudio de leyes de escalado en transformers para transcriptómica unicelular. Con datos suficientes, el rendimiento sigue una ley de potencia. Ideal para modelos fundacionales.
scTransformer: atención de Transformer guiada por regulación genética
scTransformer: integra regulación genética en Transformers para análisis scRNA-seq interpretable. Mejora clasificación celular.
Aprendizaje en contexto de ecuaciones estocásticas con modelos fundacionales
Descubre cómo FIM-SDE estima con precisión funciones de deriva y difusión a partir de datos ruidosos, sin entrenamiento.
Cómo una funda de cuarzo sucia reduce la eficiencia UV en acuicultura
Descubre cómo una funda de cuarzo sucia puede reducir hasta un 50% la eficiencia UV en sistemas de acuicultura. Aprende a detectarlo y solucionarlo.
Modelos grandes para series temporales y datos espacio-temporales
Los modelos grandes de IA transforman el análisis de series temporales y datos espacio-temporales. Encuesta completa con perspectivas y recursos.
AMix-1: Camino hacia un modelo de proteínas escalable en tiempo de prueba
Descubre AMix-1, modelo de proteínas con escalabilidad en tiempo de prueba. Mejora drástica de actividad enzimática y diseño de proteínas con IA.
MASS: Investigación Social Profunda con Simulación de Memoria
Descubre cómo MASS, un agente de simulación social con memoria, mejora la creatividad y el insight en la generación de papers de ciencias sociales.
Tyan-WP: modelo fundacional de IA para predicción eólica a corto plazo
Descubre Tyan-WP, el primer modelo fundacional para predicción eólica probabilística sin entrenamiento local. Reduce errores y acelera conexión a la red.
Hypnos: representaciones del sueño con predicción del siguiente token
Hypnos: modelo fundacional multimodal que predice el siguiente token en señales fisiológicas, supera modelos existentes y requiere 100x menos datos etiquetados.