Ataques de caja negra, adaptativos y eficientes para romper LLMs
Nuevo ataque IHO vulnera LLMs incluso con defensas avanzadas. Evalúa robustez adversarial de forma eficiente y transferible. ¡Descúbrelo!
#masc
Typhoon: Estrategia de enmascaramiento adaptativo para modelos de lenguaje
Typhoon propone un enmascaramiento basado en gradientes para modelos de lenguaje. ¿Supera al enmascaramiento aleatorio? Los resultados no muestran mejoras significativas.
Desaprendizaje rápido a gran escala vía autocorrección de margen
MASC ofrece desaprendizaje rápido a gran escala para modelos de lenguaje, sin reentrenamiento. Mejora la eficiencia y preserva la utilidad. ¡Conoce el método!
AugMask: entrenamiento de modelos de difusión con datos tabulares incompletos
Descubre AugMask: entrena modelos de difusión en datos tabulares incompletos con aumento estocástico. Mejora la generación de datos.
PaCX-MAE: Fusión de rayos X y fisiología en IA médica
PaCX-MAE mejora el diagnóstico de rayos X integrando datos fisiológicos (ECG, laboratorio) sin requerirlos en inferencia. Logra +2.7 AUROC y +6.5 F1 con solo 1% de datos.
Reconsiderando la supervisión posicional en modelos de difusión enmascarada
Los modelos de difusión enmascarada (MDLM) son sensibles a pequeños desplazamientos posicionales. Descubre cómo CTC mejora el ajuste fino y supera a la entropía cruzada en cuatro benchmarks.
d2: Mejora del razonamiento en modelos de difusión con estimación de trayectoria
Descubre d2, un marco de razonamiento para modelos de difusión que mejora el rendimiento en tareas lógicas y matemáticas, superando a RL tradicional.
MASCOT: Sistemas Multi-Agente para Compañeros Socio-Colaborativos
MASCOT mejora consistencia y diálogo en agentes multi-sistema, evitando redundancias. Descubre su optimización bi-nivel para compañeros socio-colaborativos.
BlockGen: Modelado flexible de secuencias por bloques con muestreadores híbridos
Descubre BlockGen: combina difusión uniforme y enmascarada con muestreo híbrido para generar secuencias por bloques de alta calidad. Supera modelos previos.
Políticas de orden adaptativo para difusión enmascarada
Políticas de orden adaptativo mejoran generación de secuencias en difusión enmascarada, superando heurísticas en tareas sensibles al orden como proteínas.
SimSD: Decodificación especulativa simple en modelos de lenguaje de difusión
Descubre SimSD: un método de decodificación especulativa para modelos de difusión que acelera la inferencia hasta 7.46x sin sacrificar calidad.
DLLM-JEPA: Arquitectura JEPA para Modelos de Lenguaje con Difusión Enmascarada
DLLM-JEPA: nueva arquitectura que combina JEPA y difusión enmascarada para reducir FLOPs un 33% y ganar hasta 18.7% en precisión.
DSL-LLaDA: Denoising Continuo para Modelos de Difusión Enmascarados de 8B
DSL-LLaDA adapta LLaDA para denoising continuo, evitando el compromiso longitud/calidad. Obtiene el mejor ROUGE-1 en resumen con pocos pasos.
Enmascarar observaciones obsoletas: ¿ayuda o perjudica a los agentes de búsqueda?
Descubre cómo el enmascaramiento de observaciones obsoletas afecta a los agentes de búsqueda. Aprende cuándo mejora y cuándo empeora el rendimiento.
¿Qué se descubre primero? Análisis de difusión para texto desde gráficos
Estudio revela que MDLMs descifran entidades primero en generación texto-gráfico. SFT puede fallar, pero decodificación lambda recupera +9.4 BLEU.
Modelado Generativo Enmascarado de Punto Fijo
Descubre cómo FP-MGMs y CoFRe reducen parámetros y costo de entrenamiento en modelos generativos enmascarados, mejorando calidad con menos recursos.
Aprendizaje de representaciones biológicas enmascarando expresión génica
Descubre cómo TxFM, un modelo de autoaprendizaje por enmascaramiento, logra representaciones genómicas de alta fidelidad superando a modelos masivos.
Recordar reconstruyendo: aprendizaje incremental de dominio y test-time training
Aprende cómo recordar dominios olvidados en aprendizaje incremental usando test-time training con autoencoder enmascarado y LoRA. Ideal para video.
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