Recuperación robusta de demostraciones con proxies OOD
Mejora la robustez de tus LLMs con DOPA, un marco que usa proxies OOD para recuperar demostraciones diversas y efectivas en entornos fuera de distribución.
#rox
AEyeDE: Un marco de atribución basado en atención para detectar texto generado por IA
Descubre AEyeDE: detecta texto generado por IA con mapas de atención. Mayor precisión y robustez. Señal interpretable.
Policía Holandesa Desmantela Botnet de 17 Millones de Dispositivos
La policía holandesa desmanteló un botnet de 17 millones de dispositivos usado como red proxy para ciberdelitos. Descubre cómo.
Anatomía espectral de kernels cuánticos gaussianos
La entropía espectral de la matriz Gram gobierna el rendimiento de kernels cuánticos. Validado en hardware IBM Heron con errores medios del 2.7%.
Inferencia Bayesiana Escalable para Leyes de Conservación No Lineales
Aprende cómo la inferencia bayesiana escalable con procesos gaussianos resuelve problemas inversos en segundos, superando a métodos de deep learning.
Convergencia de aproximaciones bi-escala markovianas en RL
Descubre cómo se demuestra la convergencia de algoritmos bi-escala bajo ruido markoviano, un avance clave para el aprendizaje por refuerzo off-policy.
Convergencia no asintótica de algoritmos estocásticos: marco de Lyapunov
Descubre cómo el marco de Lyapunov permite analizar la convergencia en tiempo finito de algoritmos estocásticos como Q-learning y SGD. Ideal para IA y RL.
Convergencia no asintótica de algoritmos estocásticos: marco de Lyapunov
Descubre cómo las funciones de Lyapunov permiten analizar la convergencia finita de algoritmos estocásticos en aprendizaje automático y refuerzo.
Aproximación de funciones suaves anisotrópicas y mixtas con redes neuronales ReLU profundas
Descubre cómo las redes neuronales ReLU profundas logran tasas de aproximación óptimas para funciones suaves anisotrópicas y mixtas, superando la maldición de la dimensionalidad.
Proxy-Pointer RAG: Eliminando la extracción de entidades y relaciones innecesarias en grafos de conocimiento
<meta content=Proxy-Pointer RAG optimiza grafos de conocimiento eliminando entidades y relaciones innecesarias para mejorar la precisión y eficiencia en la recuperación de información. name=description>