Modelado Generativo Precondicionado Un Paso para Problemas Inversos Bayesianos
Genera muestras posteriores 64x64 en milisegundos con modelado generativo de un paso para problemas inversos bayesianos en espacios funcionales. Evita MCMC.
#modelado
Aprendizaje de dinámicas hamiltonianas a gran escala
Descubre RO-HNN: combina mecánica hamiltoniana y reducción de orden para aprender dinámicas complejas a gran escala con predicciones consistentes.
FM-IRL: Flow-Matching para modelado de recompensas y regularización en RL
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Modelado de lenguaje chino con glifos visuales: arranque en caliente
Descubre cómo los glifos visuales duplican la precisión inicial en modelado de lenguaje chino, pero con un límite final.
Modelado Inverso Codificado con Física para Predicción de Nieve Ártica
Descubre el modelo inverso PhysE-Inv que combina LSTM y física para predecir nieve ártica, reduciendo errores un 24.7%.
Hacia un modelado científico programático físicamente consistente y ejecutable
Descubre AutoBM: el marco de IA que genera modelos de simulación estructural consistentes y ejecutables.
Estructura y escala en el modelado de secuencias simpliciales
Descubre cómo la escala en modelos de secuencias simpliciales se correlaciona con estructura y rendimiento en transformers. Un estudio revela patrones predecibles.
Estructura y Escala en Modelado de Secuencias Simpliciales
¿Cómo se relacionan las leyes de escalado con las representaciones internas en deep learning? Este estudio revela una correlación entre rendimiento y estructura
BlockGen: Modelado flexible de secuencias por bloques con muestreadores híbridos
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RL para diseño óptimo de experimentos en identificación de parámetros
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Predicción de propiedades de materiales bicapa apilados
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Descubre 3DCodeBench, el benchmark que evalúa agentes de IA en modelado 3D procedural vía código. Resultados, fallos comunes y mejoras con escalado en tiempo de prueba.