Calibración sin entrenamiento para MoE: evitando ruptura de enrutamiento
Descubre cómo HARC corrige la ruptura de enrutamiento en MoE fusionados sin entrenamiento, usando curvatura hessiana. Ideal para razonamiento y código.
Descubre cómo HARC corrige la ruptura de enrutamiento en MoE fusionados sin entrenamiento, usando curvatura hessiana. Ideal para razonamiento y código.
¿Los modelos de razonamiento grandes expresan su confianza de forma fiel? Cuantificamos la calibración entre incertidumbre interna y verbalizada, revelando desa
Descubre SEFT, un método de ajuste fino que permite a los LLMs dispersos evolucionar su estructura manteniendo eficiencia. Supera a métodos existentes.
MIND: nuevo marco de razonamiento activo para modelos multimodales. Emula el proceso humano entender-repensar-corregir. Logra SOTA.
RTX Spark de Nvidia divide el mercado de PC con IA: laptops básicas vs estaciones premium. Descubre su impacto y precio.
dLLM-Cache acelera hasta 9x modelos de difusión con caché adaptativa, sin entrenamiento y con latencia cercana a modelos autoregresivos.
Descubre cómo el ajuste visual alinea imágenes y texto en modelos de lenguaje, optimizando el rendimiento multimodal sin aumentar el tiempo de entrenamiento.
El Adversarial ML para LLMs no progresa: problemas vagos, complejos y difíciles de medir. Conoce las razones y el riesgo de una década perdida.
Descubre cómo MTPC acelera LLMs con circuitos probabilísticos, logrando rapidez y expresividad sin pérdida de calidad.
FiRe-OPD mejora la destilación on-policy con filtrado de trayectorias y repesado suave de tokens. Obtén +6.25 en AIME 2024 y +18.81 en Miner ¡Optimiza tus LLMs!
Descubre el primer LLM nativo en bytes que analiza malware directamente desde código compilado, con hasta 98% de precisión en clasificación de arquitecturas.
Descubre cómo JF-HPO optimiza hiperparámetros en RL para LLMs, logrando hasta 14.9x más eficiencia y mejoras de rendimiento del 5.8% al 111.6%.
EntQuant comprime modelos de 70B parámetros en solo 10 minutos sin datos de calibración, alcanzando SOTA en compresión extrema a 2 bits con codificación de entropía.
Descubre cómo SALAAD reduce el consumo de memoria en modelos de lenguaje grandes usando estructuras dispersas y de bajo rango, permitiendo un despliegue flexible sin reentrenamiento.
Descubre IAPO: asigna ventajas a cada token según información mutua. Reduce razonamiento hasta 36% sin perder precisión. Optimiza tus modelos de lenguaje.
Descubre cómo el auto-bloqueo de información afecta el razonamiento activo de agentes LLM y cómo el método AREW lo mitiga, logrando mejoras de hasta 60 puntos.
Descubre cómo ShapeLib usa LLMs para crear bibliotecas de abstracciones de formas 3D. Generalización, edición y generación.
MLPM, moderador ligero basado en prototipos latentes multicapa, mejora la seguridad de LLMs sin sacrificar eficiencia. Ideal para despliegues personalizados.
GFlowGR utiliza GFlowNets para ajustar sistemas de recomendación, mitigando el sesgo de exposición. Mejora diversidad y precisión. Optimiza tu modelo.
Descubre CSD, técnica de destilación que evita suavizado softmax y optimiza logits, mejorando modelos de lenguaje grandes. Ideal para IA eficiente.