Protección peatonal asistida por IA con workflow orquestado
Descubre cómo un workflow orquestado por modelos fundacionales acelera el diseño de protección peatonal, reduciendo horas de simulación a segundos y generando
#modelo fundacional
Manejando la heterogeneidad de características con parches de grafos aprendibles
Descubre cómo los parches de grafo aprendibles manejan la heterogeneidad de características, permitiendo la transferencia entre dominios sin texto.
SegTME-UNI2: Segmentación celular y caracterización TME con IA
Descubre cómo SEGTME-UNI2 segmenta células y caracteriza el microambiente tumoral en histopatología usando pseudoetiquetado progresivo y LLM.
FlowState: Predicción de series temporales adaptable a tasas de muestreo
FlowState: modelo fundacional de series temporales líder en GIFT-Eval, adaptándose a distintas tasas de muestreo sin reentrenar.
Flujo de partículas con IA como modelo fundacional para física de colisionadores
El modelo MLPF de flujo de partículas con IA sirve como base para identificar jets, regresión energética y momento faltante, superando a métodos tradicionales con 35 veces menos parámetros.
CausalMoE: modelo fundacional multimodal para causalidad de Granger
CausalMoE, un modelo multimodal, revoluciona la detección causal de Granger usando expertos heterogéneos y patrones temporales, integrando LLMs y VLMs.
CausalMoE: Modelo fundacional multimodal para causalidad Granger
Descubre CausalMoE, el primer modelo fundacional multimodal que integra LLMs y VLMs para descubrimiento causal Granger preciso en series temporales complejas.
GLACIER: Modelo multimodal estudiante-maestro para propiedades moleculares
GLACIER integra gráficos, SMILES y descriptores fisicoquímicos para predecir propiedades moleculares con alta eficiencia. Código abierto.
OmniLoc: Modelo geométrico para localización sin anclas en interiores
OmniLoc: modelo fundacional para localización sin anclas en interiores, con precisión geométrica y Transformer. Descubre cómo supera a métodos existentes.
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OmniLoc: modelo fundacional geométrico para localizar dispositivos sin anclas en interiores. Supera variaciones de entorno y mejora precisión.
FlexiBrain: Codificación de voxel independiente de resolución para fMRI nativa
FlexiBrain elimina el preprocesamiento destructivo en fMRI, mejorando hasta 12 puntos en neurociencia sin aumentación. Plug-in eficiente para modelos de voxel.
El lenguaje de las series temporales: UniTok, tokenizador universal
UniTok convierte series temporales en tokens para modelos fundacionales. Permite pronóstico zero-shot, generación y clasificación sin entrenamiento.
TractFM: modelo fundacional de tractogramas
TractFM: el primer modelo fundacional que aprende representaciones de tractogramas completos para segmentación de vías y predicción de fenotipos cerebrales.
CITRAS-FM: Modelo Fundacional Pequeño para Pronóstico con Covariables
CITRAS-FM: modelo tiny de 7M parámetros para pronóstico zero-shot con covariables. Precisión de vanguardia con inferencia en CPU en tiempo real. ¡Descúbrelo!
GNSS-FM: modelo base auto-supervisado para series de desplazamiento GNSS
GNSS-FM: modelo auto-supervisado con 17.000 estaciones. Supera a métodos supervisados en predicción y detección de saltos sísmicos. ¡Descúbrelo!
Tyan-WP: modelo fundacional de IA para predicción eólica a corto plazo
Descubre Tyan-WP, el primer modelo fundacional para predicción eólica probabilística sin entrenamiento local. Reduce errores y acelera conexión a la red.
Hypnos: representaciones del sueño con predicción del siguiente token
Hypnos: modelo fundacional multimodal que predice el siguiente token en señales fisiológicas, supera modelos existentes y requiere 100x menos datos etiquetados.
DIYHealth Suite: dataset, modelo y benchmark para salud en casa
Descubre DIYHealth Suite: dataset multimodal, modelo adaptativo y benchmark para gestión de salud en casa con IA generativa. Ideal para cuidado personalizado.
TokaMind: modelo fundacional multimodal para dinámica de plasma en tokamaks
Descubre TokaMind, el primer modelo fundacional multimodal para dinámica de plasma en tokamaks. ¡Código abierto y supera benchmarks!
Modelo fundacional generativo para diseño de polímeros lineales
Descubre PolyConFM, el modelo fundacional que revoluciona el diseño de polímeros lineales usando IA generativa centrada en conformación. Mejora precisión en múltiples tareas.