Redes Kolmogorov-Arnold dispersas para tomografía cuántica interpretable
Descubre cómo las KANs dispersas permiten una tomografía cuántica interpretable, revelando la estructura de Pauli en estados GHZ.
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Lung-SRAD: nuevo método SSM para clasificación de sonidos respiratorios que supera al AST en un 5% en ICBHI. Regularización espectral y aprendizaje contrastivo.
Descubre cómo las características inestables en autoencoders dispersos no son ruido, sino parte de subespacios reproducibles. Un estudio clave para la interpretabilidad de redes neuronales.
Descubre cómo se modelan, sintetizan y evalúan los entornos agentivos para LLMs y su co-evolución con la IA. Una revisión exhaustiva.
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Descubre SpikeDecoder, una implementación completamente SNN del decoder Transformer que reduce el consumo energético hasta un 93%. Eficiencia en NLP.
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Corrección de segundo orden para parches de atribución: mejora la fiabilidad en modelos de lenguaje.
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¿Fuga de información en modelos conceptuales? No siempre es mala. Descubre cómo la fuga benigna puede mejorar la precisión y la intervenibilidad en IA real.
Estructuras lineales locales en pesos y activaciones son recuperables pero evolucionan rápido, desafiando direcciones de tarea fijas. Estudio con GPT-2 y LoRA.
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