Colapso de caminos generativos: criterio y corrección para difusión
El colapso de caminos marginales afecta la composición de expertos en difusión. Conoce el criterio de existencia y la corrección ACE para estabilizar la generación.
#fusión
PECKER: Borrado eficiente de conocimiento en modelos de difusión
PECKER: método eficiente de desaprendizaje para modelos de difusión. Reduce el tiempo de entrenamiento y mejora el borrado selectivo de conocimiento.
Revisión y evaluación de avances en inteligencia 3D multimodal
Descubre los últimos avances y métodos en inteligencia 3D multimodal. Revisión exhaustiva de benchmarks y desafíos clave para la conducción autónoma y simulación.
Cómo el escalamiento en inferencia beneficia el preentrenamiento generativo
El escalamiento en inferencia mejora el preentrenamiento generativo, superando la falsa dicotomía entre autoregresión y difusión.
Deja de preguntarle a Jira lo que Git ya respondió
Olvídate de las columnas manuales en Jira. Aprende a usar Git como fuente de verdad para tu tablero y automatiza el seguimiento de tareas.
Borrados, no olvidados: backdoors eluden eliminación de conceptos
Descubre cómo los backdoors pueden eludir la eliminación de conceptos en modelos de IA, exponiendo contenido nocivo hasta un 82% de efectividad. ¡Infórmate!
Cooperación de Expertos: Fusión Heterogénea con Gran Margen
CoE fusiona información heterogénea con expertos especializados y un mecanismo de gran margen. Ideal para análisis de datos complejos.
El razonamiento latente en TRMs es un operador de mejora de política
En TRMs, el razonamiento latente actúa como operador de mejora de política. Con RL y difusión, reducimos 18x los pasos.
Flow Matching para reducción de escala de precipitación convectiva
Descubre cómo flow matching mejora la reducción de escala de precipitación convectiva, superando a modelos de difusión en precisión espacial. Ideal para proyecciones climáticas de alta resolución.
Generación de Estructuras de Complejos Metálicos con Difusión en Variedades
Descubre cómo TMCgen, un modelo de difusión en variedades, genera geometrías precisas de complejos metálicos para catálisis y diseño de fármacos. ¡Aprende más!
Priors de difusión generativa para mapeo 3D del universo oscuro
Descubre cómo mejora la reconstrucción 3D de materia oscura con priors de difusión generativa y simulaciones cosmológicas, superando métodos tradicionales.
Difusión composicional de grueso a fino para planificación a largo plazo
CoFi mejora la planificación a largo plazo con difusión composicional. Hasta 8 veces menos evaluaciones. Ideal para robótica, video e imágenes.
Alineación de características determina estrategia de fusión multimodal
La alineación de características, no el tamaño de datos, determina la fusión: cross-attention vs concatenación. Estudio con CLIP y ResNet.
Aprendizaje por imitación sin entrenamiento con políticas de difusión cerradas
Aprendizaje por imitación sin entrenamiento: políticas de difusión cerradas logran inferencia en tiempo real en CPU móvil con rendimiento competitivo.
Compresión basada en tareas para localización y caracterización de emisores
Descubre cómo la compresión basada en tareas permite localizar y caracterizar múltiples emisores con solapamiento espectral, optimizando la red.
MPMWorlds: Simulaciones MPM para inferir y extrapolar dinámicas físicas
Descubre MPMWorlds, un dataset de simulaciones físicas con el Método de Puntos Materiales. Comparamos generación de código y difusión de video para inferir y extrapolar dinámicas. ¡Lee más!
Recocido Autorregulado en Modelos de Difusión de Cola Pesada
Aprende cómo el recocido autorregulado en modelos de difusión de cola pesada mejora el muestreo adaptativo. Optimiza la generación con SDE.
Corrigiendo la Falacia Euclidiana en Políticas VLA con Lie Diffuser Actor
Lie Diffuser Actor corrige la falacia euclidiana en políticas VLA usando difusión en el espacio tangente de SE(3). Mejora un 7.3% en CALVIN ABC→D.
Límites de error para un estimador de deriva basado en modelos de difusión
Analizamos las cotas de error teóricas de un estimador de deriva basado en modelos de difusión, descomponiendo el riesgo en discretización, aproximación de score, inicialización y varianza.
Deep Learning para mejorar el mapeo de inundaciones por satélite
Descubre cómo el Deep Learning y los modelos de difusión eliminan nubes en imágenes satelitales para mejorar el mapeo de inundaciones y la gestión de desastres.