Seguimiento de Pareto sin población para MORL multi-política
Descubre MPFT, un nuevo marco de MORL que elimina la necesidad de grandes poblaciones, logrando un seguimiento eficiente del frente de Pareto con menos interacciones agente-entorno.
#muestras
BOKBO: Abstención Calibrada para Políticas de Visión-Lenguaje-Acción
Descubre BOKBO, un método de abstención calibrada que garantiza seguridad en políticas VLA. Reduce violaciones y mejora el éxito de tareas robóticas.
D^3: Programación de datos con grafos direccionales dinámicos para LLMs
Descubre cómo D^3 optimiza el orden de entrenamiento de modelos de lenguaje usando grafos direccionales dinámicos, mejorando eficiencia y rendimiento.
Más allá de los pocos: generación de imágenes con layouts atípicos
Descubre cómo el nuevo framework DSP desenreda semántica y primitivas para generar imágenes fieles a partir de layouts con solo 5 ejemplos atípicos. Mejora visual y alineación.
GiPL: Pseudoetiquetado Iterativo Aumentado Generativo para la Detección de Objetos con Pocas Muestras en Dominios Cruzados
GiPL: Pseudoetiquetado iterativo generativo para detección con pocas muestras en dominios cruzados. Mejora la adaptación entre dominios con mínimos datos etiquetados.
Aprendizaje por Refuerzo basado en Difusión Eficiente en Muestras con Guía de Crítica
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Aprende de tus propios latentes y no de tokens: Una teoría de complejidad de muestras
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Predicción de anemia infantil con pocas muestras: generalización entre países mediante modelos tabulares y fundacionales.
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Red Contrastiva Multi-consigna Adaptativa para la Detección de Muestras Fuera de Distribución con Pocos Ejemplos
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