GUDA: Atribución grupal de datos de entrenamiento en modelos de difusión
GUDA: atribución grupal contrafactual eficiente para modelos de difusión. Usa desaprendizaje y es 100x más rápido que reentrenar con cada grupo eliminado.
#modelos de difusión
Guía de Recompensa con Muestras Anticipadas para Escalado de Modelos de Difusión
Aprende cómo LiDAR acelera 9.5x la guía de recompensa en modelos de difusión, mejorando la alineación con intenciones humanas.
Enriquecimiento de datos para regresión simbólica con modelos de difusión
El enriquecimiento de datos con modelos de difusión guiados por física mejora el descubrimiento de ecuaciones en datos dispersos, sin experiencia experta.
Generación molecular anticancerígena condicionada por genotipo
Generación molecular condicionada por genotipo usando IA para crear fármacos anticancerígenos personalizados, optimizando sensibilidad y síntesis.
Por qué los estudiantes DMD son perezosos? Entendiendo el copiado en destilación
Descubre por qué los estudiantes DMD copian al maestro en la destilación de pocos pasos. Un fenómeno emergente en alta dimensión que desafía las expectativas.
Guía para edición perceptual de bajo nivel en modelos de difusión incondicional
Edición perceptual de bajo nivel en difusión incondicional. Mejora imágenes sin reentrenar con parcheo de cuello de botella y guía libre de clasificador.
Modelos de Difusión Descentralizados Heterogéneos
Aprende a entrenar modelos de difusión descentralizados con objetivos heterogéneos, reduciendo 16x cómputo y 14x datos con una sola GPU. ¡Acelera tu IA!
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.
GLENS: Búsqueda global con difusión desde iteraciones del solver
Descubre GLENS, un método que usa modelos de difusión para generar inicializaciones diversas y de alta calidad, acelerando la convergencia en optimización no convexa.
TAPS: Selección de Prefijos Consciente del Objetivo para Decodificación Especulativa
Descubre TAPS, que acelera la decodificación especulativa hasta 7.9x con selección inteligente de árboles de prefijos. Mejora el rendimiento sin pérdidas.
Más allá de la aumentación: Score guiado para detectar depresión con EEG
Nuevo método de clasificación guiada por puntuación detecta depresión con EEG sin aumentación de datos, mejorando 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.
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Política de Deriva Implícita: acciones en un paso con geometría condicional
IDP: genera acciones en un paso con corrección del entrenamiento usando geometría condicional de experto. Ideal para control robótico de alta frecuencia.
Ajuste fino de difusión molecular con RL y muestreo rápido
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StressDream: Evaluación robusta de políticas con modelos de video
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WaveFilter: Filtrado guiado por wavelets para contexto largo en LLMs de difusión
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