CaVe-VLM-CoT: Marco interpretable de modelo visión-lenguaje
Nuevo framework CaVe-VLM-CoT elimina alucinaciones en VLMs con RAG agentivo y verificación de citas. Logra 87.1% precisión en ScienceQA.
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Modelos generativos (flujo, score) transforman distribuciones para decisiones robustas bajo cambio distribucional. Tutorial con matemáticas y garantías.
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Modelos de difusión con inferencia primal-dual resuelven problemas de optimización con restricciones promedio. Muestreo óptimo y convergencia garantizada.
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