Aprendizaje bayesiano disperso para núcleos de interacción Motsch-Tadmor
Aprende cómo un algoritmo SBL estima núcleos de interacción en el modelo Motsch-Tadmor, cuantificando incertidumbre a partir de datos de trayectoria.
#trayecto
LC-SAC: Control de trayectorias con Lyapunov y Koopman
Descubre LC-SAC, un algoritmo de RL que garantiza estabilidad en sistemas críticos usando Lyapunov y Koopman. Ideal para control de drones.
SPADE: Planificación de trayectorias guiada por bocetos con difusión
Descubre SPADE, el nuevo método que combina bocetos y difusión para planificar rutas de robots móviles con un 39% menos de error y un 93% menos parámetros.
Optimización con herramientas y entropía para RL agente eficiente
Descubre TAO-RL, el nuevo marco que combina filtrado de trayectorias con exploración guiada por entropía para optimizar el razonamiento de LLMs con herramientas. Mejora la eficiencia y precisión.
Wavelet Fourier Diffuser: modelo de difusión consciente de frecuencias para RL
Descubre cómo Wavelet Fourier Diffuser mejora el aprendizaje por refuerzo offline al corregir desplazamientos de frecuencia. Resultados superiores en D4RL.
Contribuciones de nodos por trayectoria y límites de controlabilidad estática
Analizamos la nueva métrica 'contribución emergente' para medir la influencia de nodos en redes complejas. ¿Cuándo supera a la controlabilidad estática?
Filtrar, luego repesar: Nueva granularidad en destilación on-policy
FiRe-OPD mejora la destilación on-policy con filtrado de trayectorias y repesado suave de tokens. Obtén +6.25 en AIME 2024 y +18.81 en Miner ¡Optimiza tus LLMs!
WRIT: Trayectorias intensivas en escritura-lectura para agentes multi-turno
WRIT genera trayectorias sintéticas para entrenar agentes multi-turno con decisiones basadas en evidencia, y con solo 2K ejemplos supera a GPT-5.1.
Fusión de trayectoria de mano para consultas NLQ egocéntricas
Mejora la precisión del grounding en videos egocéntricos con fusión de trayectorias de mano. Resultados en Ego4D: +4.32% en consultas de cantidad/estado.
SERA: Agentes de Repositorio Eficientes con Verificación Suave
Descubre SERA, el método que entrena agentes de código abierto para repositorios privados con un costo 26x menor que RL. Acelera tu desarrollo con IA.
De características a acciones: Explicabilidad en IA tradicional y agentiva
¿Sabías que las explicaciones tradicionales no bastan para IA agentiva? Descubre cómo el análisis de trazas detecta fallos de estado que reducen el éxito un 49%
MAVEN-T: Predicción Multiagente con Destilación Reforzada
Descubre MAVEN-T, un innovador marco de destilación reforzada que logra predicción de trayectorias multiagente en tiempo real con 6.2x menos parámetros y 3.7x más velocidad en Jetson Orin.
Modelos Recursivos Pequeños para el Problema de Lambert J2
Descubre cómo los TRM resuelven el problema Lambert con J2, reduciendo errores de 340 km a 0.3 km solo con 2.3M parámetros. Ideal para misiones espaciales.
Supervisión de UAV de ala fija con Q-learning residual y filtro HJB
Nuevo método de aprendizaje por refuerzo reduce error de trayectoria en UAV de ala fija en un 86.77% respecto al autopiloto clásico. Descubre cómo el filtro HJB mejora la supervisión.
Agrupación funcional de datos de supervivencia con trayectorias log-riesgo suavizadas
Descubre el clustering funcional con trayectorias log-riesgo suavizadas para datos de supervivencia. Mejora la interpretabilidad y robustez en estudios clínicos.
Inferencia de heterogeneidad en partículas con Langevin de segundo orden
Aprende cómo un enfoque de máxima verosimilitud permite inferir heterogeneidad poblacional y modelos dinámicos desde trayectorias estocásticas de partículas.
d2: Mejora del razonamiento en modelos de difusión con estimación de trayectoria
Descubre d2, un marco de razonamiento para modelos de difusión que mejora el rendimiento en tareas lógicas y matemáticas, superando a RL tradicional.
Datos de trayectorias bastan para evaluar políticas en RL offline
Nuevo estudio muestra que los datos de trayectorias bastan para evaluar políticas en RL offline con eficiencia estadística. ¡Descúbrelo!
PathCRF: Detección de eventos de fútbol sin balón usando trayectorias
Descubre cómo PathCRF detecta pases y controles sin balón usando solo trayectorias. Ahorra costos y anotaciones.
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.