Causal Agent Replay: Atribución Contrafactual de Fallos en Agentes LLM
Descubre Causal Agent Replay, el método que identifica exactamente qué paso causó un fallo en tu agente LLM, con intervalos de confianza y código abierto.
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Descubre mllm-shap, el primer framework open-source que explica decisiones de modelos multimodales texto-audio usando valores Shapley. ¡Explora su interfaz!
Descubre cómo los valores de Shapley explican modelos multimodales multilingües. Un análisis XAI innovador para mejorar la transparencia en IA.
Descubre Aumann-SHAP, un marco que descompone transiciones contrafactuales usando geometría de hipercubos. Corrige sesgos y mejora la interpretabilidad en ML.
Descubre cómo las composiciones Shapley explican predicciones probabilísticas multiclase usando la geometría de Aitchison. Un enfoque riguroso y axiomático.
Descubre Adalina, el algoritmo adaptativo que acelera la aproximación del Valor Shapley y semi-valores con espacio lineal. Ideal para atribución en IA.
Descubre SHARP: optimización con crédito Shapley para sistemas multiagente. Mejora resultados un 23% frente a métodos tradicionales. ¡Aprende más!
ShapDBM transforma datos al espacio Shapley para crear mapas de fronteras de decisión más compactos, precisos y fáciles de interpretar. Mejora la visualización de clasificación.
Descubre el análisis teórico del valor Shapley para localizar anomalías en sensores. Comparamos su rendimiento con tests más simples y revelamos sorpresas.
Mejora la precisión al estimar valores Shapley con pocas evaluaciones. ShaplEIG usa diseño bayesiano para selección adaptativa de coaliciones. Ideal para costos.
Descubre TN-SHAP, un método que acelera valores Shapley e interacciones usando redes de tensores, reduciendo la complejidad exponencial a polinomial.
Aprende cómo SurrogateSHAP atribuye contribuyentes en modelos T2I sin reentrenamiento, reduciendo costos y mejorando transparencia.
Descubre TN-SHAP-G: calcula valores Shapley en gráficos usando redes de tensores, sin Monte Carlo. Explicabilidad eficiente para modelos complejos.
FedMTFI optimiza el aprendizaje federado heterogéneo con destilación multi-maestro y valores Shapley, mejorando precisión e interpretabilidad.
Aprende cómo PatenteXAI aplica Shapley jerárquico y grafos de conocimiento para valorar patentes de forma eficiente, con resultados precisos en milisegundos. Optimiza tu portafolio.
Descubre cómo un nuevo enfoque unifica y optimiza la valoración de datos usando decisiones secuenciales, mejorando la selección en LLM y benchmarks clásicos.
OddSHAP revoluciona la estimación de valores Shapley. Al aislar el componente impar, logra una precisión superior en atribución de ML. Descubre el nuevo benchmark.