Generación Neural Simbólica aplicada al descubrimiento de fármacos
Los generadores neuronales simbólicos (SNG) integran lógica y redes neuronales para generar moléculas candidatas a fármacos con alta afinidad.
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GPTQ-intrinsic LoRA combina cuantización de baja precisión y adaptación de bajo rango para comprimir redes neuronales. Algoritmo sin entrenamiento mejora modelos como Qwen3 y DeiT.
CART es un transformer recurrente que reduce parámetros al reutilizar un bloque central. Con estabilidad aprendida vía puerta LTI, ofrece resultados competitivos en GPU de consumo.
Mejora la relevancia de búsqueda en la App Store con juicios generados por LLM. Este método escala etiquetas textuales y aumenta la tasa de conversión un 0,24%.
PropLLM mejora diagnóstico de fallos en red en un 3.9% y localización de causas raíz en un 4.7%, reduciendo alucinaciones un 50.8%.
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Descubre cómo el idioma de un paciente puede cambiar las recomendaciones de emergencia de los LLM, revelando sesgos geográficos implícitos. Un estudio con Gemini 3.5 Flash.
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