Sparse FEONet: Red eficiente de operadores con elementos finitos
Conoce Sparse FEONet, la red de operadores dispersa que reduce costos computacionales y memoria para PDEs paramétricas.
#simulación
Modelado Generativo Precondicionado Un Paso para Problemas Inversos Bayesianos
Genera muestras posteriores 64x64 en milisegundos con modelado generativo de un paso para problemas inversos bayesianos en espacios funcionales. Evita MCMC.
Transferencia Sim-to-Real con Redes de Actuadores Generalizadas
Primera transferencia sim-to-real exitosa para brazo robótico con músculos artificiales usando GenAN.
Reequilibrio escalable de vehículos con garantía de accesibilidad
Optimiza el reequilibrio de flotas de ride-sourcing con aprendizaje por refuerzo de campo medio, garantizando accesibilidad equitativa y eficiencia escalable
LLMSynthor: Síntesis de Microregistros Alineados con Macrodatos
Descubre LLMSynthor: genera datos sintéticos realistas alineados con estadísticas reales usando LLMs. Ideal para ciencias sociales y urbanismo.
Aprendizaje de dinámicas hamiltonianas a gran escala
Descubre RO-HNN: combina mecánica hamiltoniana y reducción de orden para aprender dinámicas complejas a gran escala con predicciones consistentes.
¿Pueden los modelos de lenguaje visual aprender física intuitiva?
¿Pueden los modelos de lenguaje visual desarrollar intuiciones físicas mediante interacción? Un estudio revela que el aprendizaje por refuerzo no basta para generalizar reglas físicas.
Control de un rotor gemelo mediante aprendizaje por refuerzo TD3
Descubre cómo el algoritmo TD3 controla y estabiliza un rotor gemelo superando a PID con perturbaciones. Resultados reales.
Ev-Trust: Confianza Evolutiva para Economías Multi-Agente con LLM
Ev-Trust reduce el fraude un 60% en economías de servicios multi-agente descentralizadas con LLM. Descubre cómo la evaluación semántica y los incentivos evolutivos estabilizan la cooperación.
Hacia un modelado científico programático físicamente consistente y ejecutable
Descubre AutoBM: el marco de IA que genera modelos de simulación estructural consistentes y ejecutables.
Operadores Neuronales de Haces Celulares para Modelado de PDEs con Restricciones
Operadores Neuronales de Haces Celulares ofrecen modelado sustituto de PDE con restricciones, preservando estructura para simulaciones en MHD y fusión.
MedGym: un benchmark continuo para tratamiento médico con RL
Descubre MedGym, un benchmark realista para evaluar algoritmos de RL en tratamientos médicos con tiempo continuo, personalización y seguridad.
SceneSmith: generación de escenas interiores realistas para simulación con IA
SceneSmith: genera escenas interiores realistas con IA para simulación robótica. Hasta 6x más objetos, <2% colisiones, 96% estables.
Gran Modelo Electrónico: Predictor Universal del Estado Fundamental
El Large Electron Model: red neuronal que predice el estado fundamental de electrones, generalizando a nuevos hamiltonianos y partículas. Avance para descubrimiento de materiales.
Límites del razonamiento espacial en LLMs de frontera
Los LLM de frontera fallan en rotación mental incluso con ayuda externa. Estudio: solo 62.5% de precisión. Descubre por qué carecen de primitivas visuales.
Simulación contextual de agentes para evaluar recomendaciones
Descubre ContextSim: un marco de simulación con agentes LLM que integra tiempo, ubicación y necesidades para evaluar sistemas de recomendación con mayor precisi
7 mejores plataformas de prueba para agentes de voz en 2026
¿Tu agente de voz falla en producción? Descubre las 7 mejores plataformas de testing de audio, simulación y observabilidad. Elige la correcta.
Curación Deliberativa: Un Protocolo para Bases de Conocimiento Multi-Agente
Descubre el protocolo de curación deliberativa que logra 0.826 de precisión bajo estrés, degradándose 3 veces más lento que el voto mayoritario.
CityTrajBench: un benchmark unificado para generar trayectorias vehiculares urbanas
Descubre CityTrajBench, el benchmark unificado para generar trayectorias vehiculares urbanas. Compara modelos como DiffTraj, GANs y flujos. Resultados multiobjetivo clave.
Marco multiagente de IA para análisis de elementos finitos
Descubre AbaqusAgent: un sistema multiagente basado en LLMs que convierte instrucciones en lenguaje natural en análisis de elementos finitos completos. ¡Simulación más accesible y eficiente!