Arbitraje de tokens multilingüe: optimización de ventanas de contexto con LLM local
Middleware local con Llama 3.2 reduce tokens hasta 47% en prompts multilingües para agentes de IA sin perder precisión. Optimiza costos de inferencia.
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IdiomX es un benchmark multilingüe con 190K ejemplos para evaluar comprensión, recuperación e interpretación de modismos en inglés, árabe y francés.
Descubre cómo mejoramos los Oráculos de Activación: reducimos alucinaciones y vaguedad. Presentamos AObrench, el primer conjunto de evaluación completo.
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Descubre cómo P²-DPO reduce alucinaciones en modelos de visión-lenguaje mediante calibración de preferencias, superando métodos con retroalimentación humana.
Descubre cómo NAtS-L optimiza transformers combinando atención lineal y softmax por token, reduciendo coste sin perder expresividad en contextos largos.
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Descubre cómo el marco STS evita el colapso de atención en VLMs, mejorando la diversidad estructural y la relevancia semántica de tokens visuales.
AlignAtt4LLM logra traducción simultánea inglés-alemán/italiano con baja latencia aplicando AlignAtt en LLMs solo decodificador. Resultados superiores.
Descubre cómo LoRA-MCL genera múltiples continuaciones de texto diversas y relevantes usando adaptadores de bajo rango. Ideal para subtitulado y traducción.
Descubre cómo Flicker-DDPM acelera la generación de imágenes con ruido coloreado 1/f, reduciendo pasos de muestreo hasta 3 veces sin pérdida de calidad.
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Descubre cómo TopoMamSurv supera las limitaciones de Mamba en análisis de supervivencia con ordenación topológica y modelado bidireccional.
Descubre cómo la atención causal dispersa por bloques puede desconectar tokens adyacentes y cómo reparar los bordes con una solución eficiente.
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