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.
#trayectorias
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.
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.
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 posición de quadrotor con aprendizaje por refuerzo SAC
Aprende cómo SAC (Soft Actor-Critic) mejora el control de posición de quadrotors, con entrenamiento más rápido y seguimiento de rutas más suave.
SilentDrift: ataque backdoor sigiloso en modelos VLA
SilentDrift explota la vulnerabilidad en modelos VLA para ataques backdoor sigilosos. Logra un 93.2% de éxito con solo 2% de envenenamiento. ¡Descubre cómo!
Identificación de leyes físicas desde video: EDOs lineales con datos mínimos
Identifica parámetros físicos desde video con datos mínimos. Sistemas subamortiguados requieren solo un clip. Sin reconstrucción de píxeles.
AffordGen: Demostraciones diversas para manipulación generalizable de objetos
AffordGen genera datos diversos para manipulación robótica con generalización zero-shot. Aumenta la eficiencia del aprendizaje por imitación.
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.
Geodesic Flow Matching para denoising de representaciones de alta dimensión
Descubre cómo Geodesic Flow Matching reduce un 72% el error en SLAM neuronal y mejora un 40% la eficiencia neural mediante representaciones de alta dimensión.
Del ruido al control: Políticas de difusión parametrizadas
Descubre cómo las Políticas de Difusión Parametrizadas (PDP) transforman el ruido en control, adaptando comportamientos robóticos sin reentrenar el modelo. Resu
TRACE: Compresión de Riesgos en Trayectorias para Seguridad de Agentes
TRACE comprime evidencia de riesgo en trayectorias de agentes para mejorar la seguridad en tareas de largo plazo. ¡Alta precisión!
FALAT: Rastreo de fallos en trayectorias LLM guiado por dependencias
FALAT: un marco que atribuye fallos en trayectorias de agentes LLM mediante búsqueda guiada por dependencias. Mejora la detección de errores decisivos.
La forma de la sabiduría: Trayectorias de decisión en modelos de lenguaje
Descubre cómo los modelos de lenguaje deciden: la mayoría de respuestas correctas son inestables. Estudio en Qwen, Llama y Mistral.
Continuidad de identidad en video térmico con consistencia de escena
Aprende cómo el reenlace conservador de trayectorias mejora la continuidad de identidad en videos térmicos, sin necesidad de modelos pesados.