GUDA: Atribución grupal de datos de entrenamiento en modelos de difusión
GUDA: atribución grupal contrafactual eficiente para modelos de difusión. Usa desaprendizaje y es 100x más rápido que reentrenar con cada grupo eliminado.
#fusión
Guía de Recompensa con Muestras Anticipadas para Escalado de Modelos de Difusión
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Mejor fuente, mejor flujo: Distribución condicional en Flow Matching
Aprende cómo la distribución de fuente condicional optimizada en Flow Matching acelera la convergencia hasta 3x y mejora la calidad en generación texto-imagen.
Enriquecimiento de datos para regresión simbólica con modelos de difusión
El enriquecimiento de datos con modelos de difusión guiados por física mejora el descubrimiento de ecuaciones en datos dispersos, sin experiencia experta.
LP-DS: Dirección de difusión con perturbación lagrangiana
LP-DS optimiza políticas generativas congeladas mediante perturbaciones en el espacio de ruido, logrando hasta un 25% más de retorno en robótica y locomoción.
GLIDE: Inferencia de Salto Guiada por Grafos para Difusión en Procesos Puntuales
GLIDE mejora la predicción de eventos espacio-temporales usando difusión condicional guiada por grafos, reduciendo costos de muestreo inverso. Descubre cómo.
GLIDE: Difusión con salto guiado por grafos en procesos espacio-temporales
Descubre cómo GLIDE revoluciona la predicción de eventos espacio-temporales con difusión guiada por grafos, reduciendo costos y mejorando precisión.
21cmEMUv3: emulador híbrido de observables del amanecer cósmico
Descubre 21cmEMUv3, emulador híbrido de difusión y LSTM que acelera la interpretación de observaciones del amanecer cósmico y reionización. Precisión subpercentual.
Generación molecular anticancerígena condicionada por genotipo
Generación molecular condicionada por genotipo usando IA para crear fármacos anticancerígenos personalizados, optimizando sensibilidad y síntesis.
Difusión calibrada con incertidumbre para generar moléculas 3D fiables
Descubre cómo UCD calibra la incertidumbre en modelos de difusión para generar moléculas 3D más fiables y precisas, mejorando la validez química.
MERIT: Ajuste descentralizado de instrucciones con fusión de pesos
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Aprendizaje Continuo como un Problema de Frontera Móvil Multifase
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Síntesis realista de ruido reduce sesgo en estimación de microestructura tisular
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De ruido a orden: ranking con difusión generativa
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BlockGen: Modelado flexible de secuencias por bloques con muestreadores híbridos
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IDLM: modelos de lenguaje de difusión inversa 64x más rápidos
IDLM acelera modelos de lenguaje de difusión hasta 64x sin perder calidad. Optimiza la generación de texto con destilación inversa. ¡Descubre más!
No necesitas toda esa atención: mitigación quirúrgica de memorización
GUARD: mitigación quirúrgica de memorización en difusión texto-imagen sin sacrificar calidad. Protege privacidad y evita infracciones de copyright.
Guía para edición perceptual de bajo nivel en modelos de difusión incondicional
Edición perceptual de bajo nivel en difusión incondicional. Mejora imágenes sin reentrenar con parcheo de cuello de botella y guía libre de clasificador.