Recuperación Híbrida Consciente de Incertidumbre para RAG de Documentos Largos
Descubre UMG-RAG: fusión consciente de incertidumbre que mejora la generación en RAG para documentos largos sin entrenamiento.
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UMG-RAG: Recuperación híbrida con incertidumbre para documentos largos
Optimiza tu RAG con UMG-RAG: fusión de granularidades basada en incertidumbre sin entrenamiento. Mejora la precisión en documentos largos.
Posición: La optimización para motores generativos crea riesgos poco examinados
La optimización para motores generativos (GEO) presenta riesgos de concentración y opacidad. La gobernanza debe enfocarse en divulgación y auditoría.
Sistema algorítmico de visas: asimetrías en la rendición de cuentas
El sistema algorítmico de visas de Canadá crea asimetrías en rendición de cuentas. Solicitantes usan el conocimiento colectivo para enfrentar la opacidad.
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El lenguaje de esquemas conceptuales KG-ER
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Del aislamiento al enredo: ¿Separación de conceptos en interpretabilidad?
Los métodos de interpretabilidad (SAEs, sondas) buscan separar conceptos, pero manipular características afecta múltiples conceptos, desafiando la independencia
SCALE: Autoajuste de Percepción y Acción con Incertidumbre
SCALE mejora modelos VLA sin entrenamiento extra: modula percepción y acción según incertidumbre en una sola pasada.
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Incertidumbre epistémica no es reducible
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