TerraMARS es un pipeline de extremo a extremo que utiliza un modelo de lenguaje pequeño adaptado al dominio para extraer información estructurada de la literatura científica sobre Marte. Convierte texto no estructurado en formato JSON y soporta preguntas y respuestas relacionadas con la terraformación de Marte, permitiendo su integración en modelos de habitabilidad y aplicaciones de gemelo digital. El pipeline utiliza Google Gemma 3 1B ajustado finamente con QLoRA en conjuntos de datos específicos de Marte, aunque se necesita más trabajo para mejorar la precisión y la consistencia factual.
TerraMARS: Pipeline de modelo de lenguaje pequeño para literatura sobre terraformación de Marte
DataMagic convierte datos tabulares en videos interactivos de insights
DataMagic transforma datos tabulares crudos y consultas en lenguaje natural en videos narrativos de insights de datos. Utiliza DVSpec para garantizar la fidelidad de los datos vinculando elementos visuales a campos de datos mediante referencias semánticas, y emplea una arquitectura multiagente para generar y orquestar escenas de video coherentes. El sistema admite exploración interactiva y preguntas-respuestas basadas en procedencia de datos, permitiendo a los usuarios interactuar con los datos más allá de vistas estáticas.
LedgerAgent: Estado estructurado para agentes de llamada de herramientas adherentes a la política
LedgerAgent introduce un libro mayor estructurado para mantener los estados de las tareas por separado en agentes de llamada de herramientas. Convierte los estados en prompts y aplica restricciones de la política antes de la ejecución de herramientas, reduciendo las violaciones de la política y mejorando el rendimiento en dominios de atención al cliente.
LedgerAgent: Estado estructurado para agentes de llamada a herramientas adherentes a la política
LedgerAgent introduce un libro contable estructurado para mantener los estados de las tareas separados en agentes que llaman a herramientas. Convierte estos estados en prompts y aplica restricciones de políticas antes de la ejecución de las herramientas, reduciendo las violaciones de políticas y mejorando el rendimiento en dominios de atención al cliente.
Marco de doble agente para traducción verificada entre modelos
Un marco de doble agente convierte protocolos experimentales en lenguaje natural en comandos ejecutables para plataformas robóticas de laboratorio. Utiliza un Agente Analizador y un motor de mapeo basado en reglas para traducir los protocolos, con un Agente de Validación LLM heterogéneo que asegura la precisión e inicia la autocorrección. El marco permite con éxito la ejecución autónoma de extremo a extremo de experimentos basados en placas de microtitulación como el ensayo de Bradford.
El ajuste fino de modelos VLA requiere menos capas de lo pensado
Los modelos Visión-Lenguaje-Acción muestran una redundancia capa por capa severa a pesar de los grandes conteos de parámetros. Un método de compresión sin entrenamiento que utiliza Alineación del Núcleo Centrado elimina capas gemelas, reduciendo la profundidad del modelo hasta un 50% y permitiendo un entrenamiento 40-50% más rápido y una inferencia hasta un 30% más rápida sin pérdida de rendimiento, validado en tareas robóticas de simulación y del mundo real.