TRINE: Motor FPGA adaptativo en tiempo real para IA multimodal
Descubre TRINE: motor FPGA adaptativo que acelera inferencia multimodal. Reduce latencia hasta 22.57x con solo 20-21W. Ideal para visión, lenguaje y grafos.
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Mezcla de Expertos en GNN Condicionada por Grafos para Pronóstico de Tráfico
GC-MoE asigna expertos congelados personalizados a cada nodo vial, mejorando precisión en pronóstico de tráfico con solo 17K parámetros.
Escalando aprendizaje de grafos de alto orden con complejos de cliques maximales
Descubre cómo los complejos de cliques maximales escalan el aprendizaje de grafos de alto orden con mayor eficiencia y sin perder expresividad.
Escalado eficiente de GNNs con capas IO-aware
Descubre cómo optimizar GNNs con capas conscientes de E/S. Logra hasta 8.5x de aceleración y reduce la memoria hasta 76x. Implementaciones drop-in.
OLG++: Extensión semántica del Grafo de Lógica de Obligaciones
OLG++ extiende el grafo de obligaciones para modelar reglas legales complejas con excepciones y jerarquías. Ideal para consultas en regulaciones municipales.
Machine Learning de Grafos en la Era de los LLMs
Los LLMs revolucionan el Machine Learning de Grafos: mejoran características, reducen datos etiquetados y potencian el razonamiento. Descubre cómo.
Condensación eficiente y escalable de grafos con preservación de estructura
Conoce SP-ESGC: método eficiente y escalable para condensar grafos preservando estructura. Mejora generalización y reduce costos computacionales.
UniRTL: Unificando Código y Grafo para Representaciones RTL Robustas
Descubre cómo UniRTL integra código y grafos CDFG para crear representaciones robustas de RTL, acelerando el diseño de hardware con IA multimodal.
Más allá de tokens: calidad RTL con aprendizaje de grafos estructurales
Descubre StructRTL: un nuevo marco de aprendizaje de grafos auto-supervisado que mejora la estimación de calidad de diseños RTL, superando a métodos basados en tokens.
Redes Neuronales de Grafos: Discontinuidad entre Resoluciones
Descubre cómo las GNN fallan al cambiar la resolución de un grafo y cómo una modificación arquitectónica resuelve este problema. Aprende las implicaciones para tu proyecto.
DG-CoLearn: Un marco eficiente de aprendizaje colaborativo para grafos dinámicos
Descubre DG-CoLearn: acelera hasta 33.8x el aprendizaje en grafos dinámicos con privacidad estructural y mejora del 13% en precisión.
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Escalado de datos multi-salto con selección de rutas restringida por grafos
Descubre cómo generar datos de entrenamiento multi-salto a escala usando restricciones de grafos, mejorando el razonamiento compuesto en LLMs. Resultados: Token F1 del 38.58% en contratos legales.
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Descubre HYGENE, el primer método de generación de hipergrafos con difusión, capaz de crear estructuras realistas y diversas para investigación en IA.
Aggregation Buffer: Revisando DropEdge con un nuevo bloque de parámetros
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Generación de grafos e hipergrafos con características vía predicción de escala
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Descubre cómo un Transformer simple (PENCIL) supera a las GNNs en predicción de enlaces, sin estructuras complejas ni embeddings masivos. Eficiente y potente.
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NGDBench unifica datos estructurados y no estructurados en grafos para evaluar la gestión neural de datos. Ideal para entender cómo manejan el ruido las consultas con IA.
Robo de modelos GNN con explicaciones de subgrafos
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Predicción de enfermedades infecciosas con grafos estocásticos espacio-temporales
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