mdok-style en SemEval-2026 Tarea 9: Ajuste fino de LLMs para la detección de polarización multilingüe
<meta name=description content=Ajuste fino de LLMs con mdok-style para detección de polarización multilingüe>
#mode
SAIL: Aprendizaje Interpretable Consciente de la Estructura para Explicaciones Post-hoc Alineadas con la Anatomía en OCT
<meta name=description content=SAIL ofrece explicaciones post-hoc interpretables y anatómicamente alineadas en OCT. Mejora la transparencia y confianza en diagnósticos con imágenes oftalmológicas.>
Sistemas de agentes de IA impulsados por LLM y sus aplicaciones en la industria
Descubre cómo los agentes de IA basados en LLM transforman la industria. Automatización, eficiencia y nuevas aplicaciones en sectores clave. ¡Optimiza tus procesos!
MSEarth: Un benchmark multimodal para el descubrimiento de fenómenos de ciencias de la Tierra con MLLMs
<meta name=description content=Benchmark multimodal para descubrir fenómenos de ciencias de la Tierra con MLLMs.>
Los modelos de razonamiento pueden ser podados con precisión mediante la reconstrucción de la cadena de pensamiento
<meta name=description content=Podado preciso de modelos de razonamiento mediante reconstrucción de la cadena de pensamiento>
oMeBench: Hacia un benchmarking robusto de los LLMs en la elucidación y razonamiento de mecanismos orgánicos
<meta name=description content=Benchmarking robusto de LLMs en razonamiento de mecanismos orgánicos. Análisis detallado del rendimiento y precisión.>
Empoderando a los agentes LLM con conciencia geoespacial: Hacia un razonamiento fundamentado para la respuesta a incendios forestales
Agentes LLM con conciencia geoespacial mejoran el razonamiento en incendios forestales. Descubre cómo esta tecnología innovadora integra datos espaciales para prevención y respuesta.
GOAT: Marco de entrenamiento para agente orientado a objetivos con herramientas
Entrena agentes orientados a objetivos con herramientas. Descubre cómo GOAT optimiza el entrenamiento de agentes para lograr metas.
El problema de la homogeneización en los LLM: hacia una diversidad significativa en la seguridad de la IA
Análisis de la homogeneización en modelos de lenguaje y su impacto en la seguridad de IA. Promoviendo una diversidad significativa para mitigar riesgos.
Aprendizaje de colaboración descentralizada de LLM con Actor-Crítico Multiagente
Aprendizaje descentralizado de LLM con Actor-Crítico multiagente: optimiza el entrenamiento colaborativo de modelos de lenguaje mediante algoritmos multiagente.
Refuerzo Eficiente en Recursos para Modelos de Lenguaje Grandes de Razonamiento mediante Refinamiento Dinámico de Política de Un Solo Disparo
<meta name=description content=Aprende cómo el refinamiento dinámico de un solo disparo logra un refuerzo eficiente en modelos de lenguaje grandes, optimizando el rendimiento sin sacrificar precisión.>
Más allá de los escalares: Evaluación y comprensión del razonamiento de los LLM mediante el progreso geométrico y la estabilidad.
Evaluación de LLM: progreso geométrico y estabilidad más allá de escalares. Descubre métricas avanzadas para medir modelos de lenguaje con precisión.
Hacia modelos de razonamiento grandes más seguros mediante la promoción de la toma de decisiones de seguridad antes de la generación de la cadena de pensamiento
Seguridad en modelos de razonamiento grandes: decisiones previas a la cadena de pensamiento. Clave para IA confiable y ética.
WMF-AM: Sondear la memoria de trabajo de los LLM mediante el seguimiento acumulativo del estado parametrizado por profundidad
Sondeo de memoria de trabajo en LLMs mediante seguimiento acumulativo por profundidad. Un enfoque para evaluar la retención de información en modelos de lenguaje grandes.
InsTraj: Instruyendo modelos de difusión con intenciones de viaje para generar trayectorias del mundo real
<meta name=description content=InsTraj: genera trayectorias reales guiando la difusión con intenciones de viaje. Descubre cómo este método innovador mejora la planificación y movilidad.>
Sicofanía interseccional: cómo las percepciones de la demografía de los usuarios moldean la validación falsa en los modelos de lenguaje grandes
Descubre cómo la demografía del usuario genera validación falsa en modelos de lenguaje. Un estudio sobre sicofanía interseccional en LLM.
ValueBlindBench: Pruebas de estrés controladas por acuerdo de las justificaciones de inversión evaluadas por LLM antes de que los rendimientos sean observables.
ValueBlindBench: estrés controlado en justificaciones de inversión evaluadas por LLM antes de los rendimientos. Descubre cómo los modelos de lenguaje enfrentan sesgos y racionalidad.
IPS: Supervisión de procesos en el prompt para la moderación de contenido de videos cortos
<meta name=description content=Descubre cómo IPS supervisa procesos en prompts para moderar videos cortos de manera automatizada y eficiente, optimizando el control de contenido.>
Preguntas de opción múltiple: El razonamiento hace que los modelos de lenguaje grandes (LLMs) sean más seguros de sí mismos, especialmente cuando se equivocan
<meta name=description content=El razonamiento permite que los LLMs reconozcan sus errores con mayor seguridad, aumentando su precisión y fiabilidad en tareas complejas.>
Grandes Modelos de Lenguaje para Sistemas Multi-Robot: Una Encuesta
Encuesta sobre Grandes Modelos de Lenguaje en sistemas multi-robot: descubre cómo los LLM mejoran la coordinación, comunicación y autonomía de equipos robóticos.