De lo simbólico a lo geométrico: razonamiento espacial en LLMs
Descubre cómo el nuevo SLM integra representaciones geométricas para lograr razonamiento espacial real en LLMs, superando métodos simbólicos tradicionales.
#representaciones
M³Eval: Evaluación de Memoria Multimodal con Tareas de Video Cognitivas
M³Eval: primer benchmark que evalúa la memoria en modelos multimodales con tareas de video cognitivas. Descubre sus debilidades.
GeM-NR: Edición multivista con conciencia geométrica para cambios no rígidos
Descubre GeM-NR, un método innovador para editar imágenes multivista con cambios drásticos de geometría y apariencia, sin necesidad de entrenamiento previo. Mejora la consistencia en escenas 3D.
Descomponiendo cómo el prompting guía el comportamiento
Descubre cómo las instrucciones transforman las representaciones internas de la IA. Un estudio revela la geometría detrás del comportamiento inducido.
Tokens de Percepción Imaginativa Mejoran Razonamiento Espacial
Los Tokens de Percepción Imaginativa (IPT) mejoran el razonamiento espacial en modelos multimodales sin generar imágenes. Aumento del 3.4% en precisión en conteo multivista.
Evidencia causal de representaciones de pila en modelos de contadores con transformers
Estudio revela que representaciones de pila en transformers son causalmente necesarias para lenguajes contadores. Evidencia empírica crucial.
Representaciones Laplacianas para Planificación en Tiempo de Decisión
Descubre cómo las representaciones Laplacianas mejoran la planificación en tiempo de decisión en RL, descomponiendo problemas complejos en subobjetivos. El algo
Aprendizaje de DNF mediante representaciones generalizadas de Fourier
Descubre cómo las representaciones generalizadas de Fourier permiten aprender DNF bajo distribuciones no producto. Un avance clave en teoría del aprendizaje automático.
Repensando descomposiciones tensoriales en compresión post-entrenamiento de LLMs
Descubre por qué descomposiciones tensoriales tienen limitaciones en la compresión de LLMs y cómo afectan a modelos densos y MoE. Análisis teórico y práctico.
Recuperación del modelo del mundo en planificadores LLM ajustados
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Formalizando el problema de vinculación en visión artificial
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Representaciones Coherentes: Enfoque Topológico para Interpretabilidad
Nueva técnica: coherencia geométrica para interpretar redes neuronales. Aplicaciones en BERT y autoencoders.
Redes neuronales: aprendizaje demostrable de representaciones espectrales de grupos
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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.
IdEst: Evaluando Representaciones SSL con Dimensión Intrínseca
Descubre cómo IdEst, basado en dimensión intrínseca, evalúa representaciones SSL de forma eficiente, reduciendo costos computacionales y sin necesidad de etiquetas.
IdEst: dimensión intrínseca para evaluar representaciones SSL
IdEst evalúa representaciones SSL con dimensión intrínseca: métrica geométrica que correlaciona con el rendimiento downstream. Ahorra tiempo en evaluación.
Cuando los tokens de grafo se hunden: análisis mecanicista
Los tokens de grafo tienen alta activación pero baja utilidad semántica. Este análisis mecanicista revela la desconexión en modelos de lenguaje de grafos.
CoralBay: modelo base de TC con auto-supervisión
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Similitud funcional con ensamblado consciente de invarianza
Descubre cómo la invarianza en el ensamblado de modelos revela discrepancias funcionales ocultas y mejora la evaluación de similitud en deep learning.
TIDFormer: explotando dinámica temporal e interactiva en grafos dinámicos
Descubre cómo TIDFormer revoluciona el análisis de grafos dinámicos con su mecanismo de atención eficiente e interpretable, superando modelos previos.