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Expansión justa de metro con aprendizaje por refuerzo tabular
Descubre cómo el aprendizaje por refuerzo tabular expande redes de metro de forma justa y eficiente, reduciendo emisiones y costes frente al deep RL.
Alineación topológica de transformers con redes cerebrales
Descubre cómo un espacio geométrico unificado permite alinear modelos transformers con redes cerebrales humanas, revelando patrones sorprendentes en IA.
Espacio geométrico unificado para alinear Transformers con el cerebro
Nuevo estudio revela un espacio geométrico que alinea Transformers con redes cerebrales humanas. Descubre hallazgos sorprendentes como DINOv2 y escala inversa en DeiT.
Interfaze: Modelos pequeños específicos construyen el futuro de la IA
Descubre Interfaze: modelo híbrido que fusiona redes neuronales específicas en un transformer decoder. Supera a modelos generalistas con costos flash.
Redondeo Adaptativo que Preserva el Modelo
Descubre YAQA: algoritmo de redondeo adaptativo que reduce el error de cuantización un 30% frente a GPTQ. Cotas de error garantizadas sin coste de inferencia.
MesaNet: Entrenamiento Localmente Óptimo en Tiempo de Prueba
MesaNet optimiza el entrenamiento en tiempo de prueba para mejorar el rendimiento en secuencias largas. Menor perplejidad y mayor eficiencia.
MesaNet: Modelado de secuencias con optimización en tiempo de prueba
Descubre MesaNet, un modelo recurrente que optimiza capa por capa en inferencia. Mejora rendimiento en contextos largos sin aumento lineal de memoria.
Estimación de incertidumbre con distribuciones de varianza controlada
Nueva técnica para cuantificar la incertidumbre en redes neuronales usando la varianza de las predicciones. Ideal para aplicaciones críticas.
ClustRecNet: aprendizaje profundo para recomendar clustering
Descubre ClustRecNet, un marco de IA que recomienda el mejor clustering y supera a métodos tradicionales y AutoML.
VeriFIRE: verificación de consistencia en detección de incendios con DNN
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EpiFormer: Deep learning geométrico para predecir epítopos
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Puente de Schrödinger de Campo Medio No Local con Interacciones Aprendidas
Descubre cómo las redes neuronales optimizan el Puente de Schrödinger de Campo Medio, reduciendo costos de cuadrático a lineal en sistemas de partículas con interacciones no locales.
Defensa generalizada contra ataques a parámetros en DNN
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Aprendiendo Modelos Multi-Índice: Planitud y Generalización en Redes Homogéneas
La planitud mínima de los interpoladores garantiza la generalización en modelos multi-índice con redes homogéneas.
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