Calibración de normalidad en detección de anomalías en grafos semisupervisada
GraphNC calibra la normalidad en detección de anomalías en grafos. Usa datos etiquetados y no etiquetados para reducir falsos positivos y mejorar la precisión.
GraphNC calibra la normalidad en detección de anomalías en grafos. Usa datos etiquetados y no etiquetados para reducir falsos positivos y mejorar la precisión.
Descubre cómo los drones con aprendizaje por refuerzo minimizan la perturbación animal, permitiendo un monitoreo ético y no invasivo de la fauna silvestre.
Entradas inofensivas que generan fallos en agentes de IA. AutoElicit revela comportamientos inseguros y cómo se transfieren entre modelos.
Descubre Macro: optimización de preferencias para explicaciones contrafácticas multilingües más válidas y mínimas. Mejora la transparencia de los LLMs.
DyNACO: guía neuronal dinámica supera prioridades estáticas, escala a 100k nodos y reduce tiempo.
AISP alinea LLMs en tiempo de prueba usando muestreo de importancia en pre-logits. Logra mayores recompensas que best-of-n sin fine-tuning.
Descubre cómo la representación de datos afecta la robustez en clasificación de audio con suavizado aleatorio. Claves para elegir la representación correcta.
Descubre cómo un enfoque de perturbación logra arrepentimiento óptimo en bandidos lineales no restringidos, con nuevas garantías de alta probabilidad y tasas adaptativas.
Descubre la robustez probabilística no paramétrica (NPPR), una métrica práctica que estima el riesgo de forma conservadora sin necesidad de conocer la distribuc
Descubre cómo los TRM resuelven el problema Lambert con J2, reduciendo errores de 340 km a 0.3 km solo con 2.3M parámetros. Ideal para misiones espaciales.
LP-DS optimiza políticas generativas congeladas mediante perturbaciones en el espacio de ruido, logrando hasta un 25% más de retorno en robótica y locomoción.
CausalNeg cierra la brecha generativa-discriminativa en síntesis de negativos para recuperación. Evita falsos positivos y mejora el rendimiento con IA.
¿Negativos duros dañan tu recuperación? CausalNeg usa contrafactuales y entropía para cerrar la brecha generativa-discriminativa.
Descubre cómo la teoría de perturbación local explica la interferencia entre dominios en RL multi-dominio y cómo un breve refresco recupera el rendimiento sin dañar otros.
Descubre cómo un nuevo método de perturbación perceptual y modelado de recompensa corrige el sesgo en evaluaciones de LLMs multimodales. Más preciso y alineado con humanos.
Descubre SORA, un método innovador que elimina el sobreajuste catastrófico en entrenamiento adversarial rápido, logrando robustez y precisión sin precedentes.
Descubre Chem-PerturBridge, un recurso que unifica más de 37,000 compuestos y 1.25M muestras transcriptómicas para impulsar modelos de IA en descubrimiento de fármacos.
Analizamos la relación entre información visual y comportamiento de conducción en modelos VLA mediante perturbaciones controladas. Implicaciones para sistemas más seguros.