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#vectores
LatentChem: Del CoT textual al pensamiento latente en razonamiento químico
LatentChem: razonamiento químico con pensamiento latente. Logra 59.88% de victorias frente a CoT y 10x menos pasos. Optimización sin cadenas textuales.
HARVE: Edición Robusta del Vector de Cabeza de Recompensa
Descubre HARVE, método sin entrenamiento que edita el vector de cabeza de recompensa para proteger modelos de lenguaje del hackeo, manteniendo su rendimiento.
Propiedades de convergencia del DCA para SVR con kernel RBF Gaussiano
Descubre cómo el parámetro Cαρ predice la convergencia del DCA en SVR con kernel RBF. Optimiza tus modelos con este análisis.
IsoCLIP: Descomponiendo Proyectores CLIP para Alineación Intra-modal Eficiente
IsoCLIP mejora la alineación intra-modal en CLIP sin reentrenar, reduciendo latencia y superando métodos existentes en recuperación y clasificación.
Vectores funcionales multimodales para relaciones visuales
Descubre cómo los vectores de función multimodal permiten extraer y optimizar relaciones visuales en modelos de IA, mejorando el razonamiento sin necesidad de reentrenar.
Descifrando el razonamiento latente: intervención guiada por interpretabilidad
Descubre cómo intervenir en el razonamiento latente de los LLM para mejorar su precisión sin actualizar parámetros. Guía basada en interpretabilidad.
Representaciones de grafos estables con autovectores de Laplaciano
Aprende cómo utilizar autovectores de Laplaciano para lograr representaciones de grafos estables y globalmente expresivas, mejorando el rendimiento de GNNs en benchmarks.
Similitud de coseno en representaciones de etiquetas: lo que revela y lo que no
La similitud de coseno entre representaciones de etiquetas no revela las probabilidades del modelo. Descubre qué revela sobre clasificadores softmax y sigmoide.
Guía para edición perceptual de bajo nivel en modelos de difusión incondicional
Edición perceptual de bajo nivel en difusión incondicional. Mejora imágenes sin reentrenar con parcheo de cuello de botella y guía libre de clasificador.
Análisis de Seguridad de Skills con Conciencia del Repositorio
Descubre cómo el análisis con conciencia del repositorio reduce drásticamente los falsos positivos en la detección de malware en skills de agentes de IA. Estudio con más de 238,000 skills.
Aprendizaje Subliminal: Destilación de Vectores de Dirección
El aprendizaje subliminal en modelos de lenguaje se produce por la destilación de un vector de dirección. Te explicamos este fascinante fenómeno y sus implicaciones.
Vinculación de Vectores entre Modelos con Consistencia Isométrica Local
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Mecanismo SuperActivador: Transformers concentran señales de concepto en cola
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Autovectores de expertos: enrutamiento sin colapso y sin entrenamiento
Descubre cómo SSMoE aprovecha los autovectores de los expertos para un enrutamiento sin colapso, mejorando modelos SMoE sin entrenamiento adicional.
Representación Terminal en Aprendizaje por Refuerzo
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FBHM: Benchmark funcional y guiado de VLM para detectar memes ofensivos
El nuevo benchmark FBHM revela que los VLM fallan en memes ofensivos. Descubre cómo los vectores de guía aprendibles mejoran la detección en un 30%.
Los embeddings no son magia: Los modos de fallo predecibles de la recuperación RAG
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Qdrant TurboQuant explicado: ¿Es TurboQuant la bala de plata?
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Generalización de la quiralidad cruzada mediante vectores axiales para el diseño de interacciones hetero-quirales proteína-péptido
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