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.
#latente
Revisitando Procesos Neuronales con Fourier y Volterra
Descubre cómo la Transformada de Fourier y las Series de Volterra mejoran los Procesos Neuronales, logrando campos receptivos globales y escalabilidad lineal en datos irregulares.
De la performance a la viabilidad: un marco bootstrap para representaciones latentes
Descubre el marco bootstrap para aprender representaciones latentes: del rendimiento a la viabilidad en sistemas biológicos adaptativos.
Localización, identificación y sensado de objetivos con simetrías latentes
Descubre cómo las simetrías latentes en una matriz de dispersores permiten localizar e identificar objetivos con precisión, incluso con ruido, usando redes neuronales.
Del rendimiento a la viabilidad: marco bootstrap para representación latente
Aprende cómo un marco bootstrap permite pasar del rendimiento a la viabilidad en sistemas adaptativos mediante representaciones latentes.
Localización, identificación y detección de objetivos usando simetrías latentes
Descubre cómo las simetrías ocultas permiten localizar e identificar intrusos con precisión. Un avance revolucionario en sensado usando inteligencia artificial.
Generación molecular anticancerígena condicionada por genotipo
Generación molecular condicionada por genotipo usando IA para crear fármacos anticancerígenos personalizados, optimizando sensibilidad y síntesis.
IMWM: Intuición y modelos mundiales para planificación latente
Descubre IMWM, que combina modelos de intuición y mundo para planificación latente. Logra hasta un 28.5% más de éxito en tareas complejas desde píxeles.
Aprendizaje de redes con Gromov-Wasserstein semirrelajado
Descubre cómo el algoritmo semi-relajado de Gromov-Wasserstein permite estimar la estructura latente de redes masivas de forma eficiente, con garantías de consistencia y convergencia óptima.
Mejora de planificadores de difusión con SAGE y autosupervisión
Descubre SAGE, un nuevo método de reordenamiento que mejora la robustez de los planificadores de difusión mediante autosupervisión y energías, sin necesidad de reentrenamiento.
Identificación de leyes físicas desde video: EDOs lineales con datos mínimos
Identifica parámetros físicos desde video con datos mínimos. Sistemas subamortiguados requieren solo un clip. Sin reconstrucción de píxeles.
Aprendizaje multimodal y programación genética: alineación en espacio latente
Un estudio analiza la alineación multimodal en SNIP para regresión simbólica. Descubre por qué no mejora durante la optimización y qué implica para el futuro.
Del ruido al control: Políticas de difusión parametrizadas
Descubre cómo las Políticas de Difusión Parametrizadas (PDP) transforman el ruido en control, adaptando comportamientos robóticos sin reentrenar el modelo. Resu
DiffCrossGait: Alineación Trayectorial para Reconocimiento de Marcha 2D-3D
DiffCrossGait: alineación de trayectorias para reconocimiento de marcha 2D-3D con difusión latente. Logra rendimiento puntero sin sobrecarga de inferencia.
Razonamiento Continuo para Visión-Lenguaje-Acción
Descubre cómo el razonamiento continuo mejora las políticas VLA en robótica, con un 40% más de éxito en tareas. Un nuevo lenguaje interno compartido y verificable.
Fallos de seguridad en lenguas de bajos recursos: acción, no representación
Los modelos tienen representación del peligro en lenguas de bajos recursos, pero fallan en la acción. Recalibrar el umbral con pocos ejemplos lo resuelve.
Conectando Puntos: Evaluando Memoria Reflexiva en Diálogos Largos
Descubre cómo RefMem-Bench y REMIND evalúan y mejoran la memoria reflexiva en diálogos largos, superando la simple recuperación de hechos.
Más allá de la memoria visual: diagnóstico mecanicista
Los tokens latentes en modelos multimodales no almacenan memoria visual. Descubre cómo los marcadores de límite y formato generan las ganancias.
VLBM: Pronóstico Robusto OOD con Modelado de Base Latente Variacional
VLBM mejora MAE en 15% y MSE en 7.74% frente al mejor baseline, separando dinámicas estables de desviaciones OOD en series temporales.
BRo-JEPA: Aprendizaje de Aritmética Modular en Espacio Latente
BRo-JEPA logra 99.46% de precisión en aritmética modular sin entrenamiento. Aprende cómo generaliza reglas algebraicas.