El acierto hace la fuerza: alinear estados ocultos para RL
Hidden-Align alinea estados ocultos en modelos de lenguaje, mejorando el razonamiento matemático hasta un 6.2% en benchmarks. Técnica innovadora de RL.
#razonamiento
KVarN: Cuantificación de caché KV con normalización de varianza
Reduce errores en razonamiento con KVarN. Cuantificación KV de 2 bits que optimiza la memoria y mejora el rendimiento en modelos de lenguaje.
Razonamiento Algorítmico Neuronal Contrastivo para Coloreado de Grafos
Descubre cómo el aprendizaje contrastivo permite a las GNN colorear grafos minimizando conflictos, superando métodos greedy. Resultados en grafos reales.
VaSE: Evicción de Caché KV Estocástica Consciente del Valor
Descubre VaSE, un método de evicción de caché KV que protege valores grandes y usa estocasticidad para mejorar precisión en modelos de razonamiento. Reduce memoria 4x sin perder rendimiento.
Respuesta a preguntas 3D Zero-Shot mediante transporte jerárquico de vista a token
Descubre cómo KeyVT optimiza la selección de vistas y tokens para responder preguntas sobre escenas 3D sin entrenamiento, superando a métodos existentes.
Teoría asintótica de Chain of Thought en aprendizaje en contexto
Descubre cómo la profundidad del razonamiento en cadena afecta la generalización en modelos de lenguaje. Teoría asintótica y fases de mejora exponencial.
Rompiendo el ciclo de autoconfirmación en RL autorrecompensante
Descubre cómo evitar el sesgo sistémico en RL auto-recompensante y mejorar el rendimiento de LLMs con nuestro método RLER. ¡Lee aquí!
La economía de las mentes: inteligencia multiagente emergente
Descubre cómo un sistema de subastas entre agentes de IA genera inteligencia colectiva sin control central, superando modelos monolíticos en tareas complejas.
Razonamiento Latente Adaptativo para Agentes
ALAR reduce hasta un 84.6% los tokens en agentes LLM, usando razonamiento latente en rutina y explícito solo cuando es necesario. Eficiencia y precisión mejoradas.
Sondas Lineales Detectan el Formato de la Tarea, No el Razonamiento
¿Las sondas lineales detectan razonamiento o formato? Un estudio revela que la precisión en LLMs se explica por confusores de formato, no por modos de razonamie
WRIT: Trayectorias intensivas en escritura-lectura para agentes multi-turno
WRIT genera trayectorias sintéticas para entrenar agentes multi-turno con decisiones basadas en evidencia, y con solo 2K ejemplos supera a GPT-5.1.
MUSE: Un arnés agéntico unificado para MLLMs
Potencia MLLMs con MUSE, un arnés agéntico unificado que mejora tareas complejas sin reentrenar, usando verificación y reparación guiada.
ASymPO: Optimización Asimétrica para Post-Entrenamiento Asíncrono de LLMs
Descubre cómo ASymPO optimiza el post-entrenamiento asíncrono de LLMs sin probabilidades de comportamiento, mejorando estabilidad y rendimiento.
PhotoCraft: Razonamiento Agentivo con Memoria Jerárquica para Búsqueda Visual
Descubre PhotoCraft, un sistema de memoria jerárquica que potencia la búsqueda de imágenes con razonamiento agentivo, logrando mejoras de 18.5% en precisión.
VistaHop: Evaluando razonamiento multi-salto para Visual DeepSearch
Descubre VistaHop, el benchmark que evalúa el razonamiento visual multi-salto. Solo el 24% de aciertos revela grandes desafíos para la IA.