Generación Autoregresiva Descentralizada
Descubre cómo la generación autoregresiva descentralizada logra equivalencia teórica con el entrenamiento centralizado. Validado en benchmarks multimodales.
#teórica
Leyes de escalado y espectros en redes neuronales superficiales
Descubre cómo las leyes de escalado en redes superficiales explican la generalización mediante el espectro de pesos. Validación teórica.
Destilación simbólica para métricas de Calabi-Yau
La destilación simbólica logra expresiones compactas para métricas de Calabi-Yau en la quíntica de Dwork con R²=0.9994. Geometría y machine learning unidos.
Modelos de lenguaje abordan viejos desafíos en ciencia cognitiva
Descubre cómo los modelos de lenguaje pueden resolver problemas históricos en ciencia cognitiva, desde integrar literatura hasta formalizar teorías, pero con precaución.
Aproximación eficiente de operadores neurales codificador-decodificador mediante espacios de variación
Aprende cómo los espacios de variación optimizan la aproximación de operadores neurales codificador-decodificador, con garantías de convergencia.
Promedio de modelos con priors catalán-exponenciales en árboles de decisión
Teoría no asintótica para el promedio bayesiano en árboles de decisión con priors catalán-exponenciales. Descubre los umbrales de compromiso racional.
Modelos Generativos y Validación Estadística
Descubre cómo los modelos generativos modernos transforman la física y cómo medir su precisión, exactitud y potencia estadística.