Efectos de los distractores en modelos de razonamiento visual-lingüístico
Los distractores visuales afectan a los modelos visión-lenguaje de forma distinta a los textuales: reducen precisión sin alargar el razonamiento. Aprende a mitigarlos.
#razonamiento
DeepLatent: Razonamiento visual latente paralelo con imágenes
DeepLatent: revolucionario marco paralelo de razonamiento visual latente. Usa tokens 2D y RL continuo para alcanzar rendimiento de vanguardia en benchmarks clave.
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R3-CoVR: marco zero-shot de razonamiento para videos compuestos
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Descifrando el razonamiento latente: intervención guiada por interpretabilidad
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Percepción primero: modelo nativo de video para QA implícito
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Dinámica de la entropía en el razonamiento de Cadena de Pensamiento
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Aprendizaje Equivariante con Desenredo para VQA Compositivo
El nuevo marco DEAL mejora la respuesta visual a preguntas compositivas usando desenredo causal y equivarianza. Resultados superiores en CLEVR y GQA.
ToMAP: Persuasores LLM con conciencia del oponente
Descubre cómo ToMAP, un modelo de 3B parámetros, supera a GPT-4o en persuasión usando Teoría de la Mente. Aumenta efectividad un 39.4%.
OncoReason: razonamiento clínico en LLMs para predicción de supervivencia
Nuevo marco OncoReason alinea LLMs con razonamiento clínico para predicción de supervivencia robusta e interpretable. Mejora F1 un 6% y reduce MAE un 12%.
ForesightKV: Evicción óptima de caché KV en modelos de razonamiento
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Aprende cómo la teoría centrada en tareas y currículos fáciles a difíciles permiten la auto-mejora iterativa de LLMs con garantías de rendimiento.
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De Segmentos a Escenas: Comprensión Temporal en Conducción Autónoma
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