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media Hugging Face Forums · hace 4 h

Clasificador de audio Wav2vec2 y WavLM se queda atascado en 33% de precisión

Un usuario informa que el ajuste fino de wav2vec2-base o wavlm-base-plus para la clasificación de audio de 3 clases logra solo un 33% de precisión, igualando los niveles de azar. El modelo se entrena actualizando únicamente la cabeza de clasificación, utilizando clips rellenos de 1.0s de duración sin máscaras de atención, y con una tasa de aprendizaje de 1e-3, lo que lleva a un rendimiento deficiente a pesar del desequilibrio de clases y los clips de entrada cortos.
media Hugging Face Forums · hace 4 h

Las incrustaciones binarias nativas superan a la binarización posterior al entrenamiento

Un experimento a pequeña escala muestra que los modelos de incrustación binaria nativa logran un mejor rendimiento en recuperación que la binarización posterior al entrenamiento de modelos de punto flotante. En Recall@10 de SciFact, los modelos binarios nativos (de 2048 y 4096 dimensiones) superan a los modelos binarios posteriores al entrenamiento en un 17 % y un 25 %, respectivamente, con ventajas significativas en velocidad y memoria durante la indexación.
media Hugging Face Forums · hace 4 h

Buscando aval de cs.LG en arXiv para el Optimizador PsiLogic

Ali, un investigador independiente de 16 años, ha desarrollado PsiLogic, un optimizador de cancelación activa consciente del caos basado en Adam. Evaluado frente a AdamW y Lion utilizando FairBench en una NVIDIA H100, PsiLogic logró las mejores métricas de validación en tres de cuatro tareas y empató estadísticamente en la cuarta, aunque implica una sobrecarga por paso. El autor busca un aval para la presentación en arXiv bajo cs.LG, proporcionando un repositorio de GitHub y el código de aval 4ACC37.
media Hugging Face Forums · hace 4 h

Temas teóricos más fascinantes de IA con base en sistemas de IA realistas

El debate explora temas teóricos de IA que tienen fundamentos matemáticos y una implementación plausible en sistemas de IA actuales, como los modelos de lenguaje grandes. Los temas incluyen cadenas de razonamiento, grafos de conocimiento y razonamiento probabilístico, todos los cuales están arraigados en matemáticas formales y muestran potencial para aplicaciones de IA en el mundo real.
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Sistema de Compañeros: Monitor de entropía en Rust con incertidumbre controlada por NER para inferencia LLM escalonada

El Sistema de Compañeros utiliza un monitor de entropía en Rust para detectar la incertidumbre por token en la inferencia local de Gemma 3 4B, enrutando solo los tokens inciertos a Sonnet mediante extracción de fragmentos controlada por NER y recuperación semántica. Los benchmarks muestran que logra una precisión del 71,4 % a $0,21, superando al patrón Anthropic Advisor (62,9 % a $0,44) en siete conjuntos de datos de Hugging Face, con una mejora clave en SQuAD v2 al enrutar fragmentos del pasaje fuente al modelo en la nube.
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El proxy de Hugging Face Spaces elimina el encabezado de credenciales CORS en la preflight OPTIONS

Los usuarios informan que el proxy de borde de Hugging Face Spaces ahora está eliminando el encabezado Access-Control-Allow-Credentials de las solicitudes de preflight OPTIONS, incluso cuando se configura explícitamente en el middleware de Express. El encabezado falta en las respuestas a pesar del código que lo establece e incluye un middleware comodín para las solicitudes OPTIONS, lo que sugiere que el proxy intercepta y modifica la respuesta antes de que llegue al contenedor backend.
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BenchHub lanza una actualización importante al espacio de tablas de clasificación abiertas

BenchHub ha lanzado una actualización importante a su plataforma de tablas de clasificación abiertas, que ahora cubre tareas de visión, audio y PLN con métricas consistentes y puntuaciones reproducibles. La plataforma cuenta con 95 tablas, más de 700 presentaciones de modelos y permite la participación gratuita mediante inicio de sesión con GitHub, Google o Hugging Face, con exploración completa y comparaciones de muestras disponibles en runbenchhub.com.
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Búsqueda de conjuntos de datos de documentos en lenguas indias para entrenamiento de IA/OCR en India

QuantVectors está buscando conjuntos de datos de documentos anotados en lenguas indias de la India, incluyendo hindi, maratí, guyaratí, bengalí, punjabi, tamil, urdu, telugu, oriya, kannada, malayalam y asamés. Los conjuntos de datos deben incluir tipos de facturas, recibos, facturas de servicios públicos, avisos de pago, listas de empaque, facturas comerciales y notas de crédito, con aproximadamente 400 documentos por idioma, anotaciones verificadas por humanos y una precisión del 99%+. Los conjuntos de datos deben ser licenciables comercialmente y pueden ser de código abierto o comerciales, solicitando conjuntos de datos de HuggingFace, conjuntos de datos de investigación o proveedores especializados en este ámbito.
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Modelos sustitutos de ML en CFD/MEF: Prácticas y desafíos del mundo real

Los profesionales de la ingeniería informan que las redes neuronales gráficas y los MLP en diseños parametrizados ofrecen el mejor equilibrio práctico para predecir campos como temperatura y tensión. La eficiencia de datos es alcanzable con 10–50 muestras de entrenamiento, especialmente cuando se aplica aprendizaje por transferencia entre geometrías similares. Las redes neuronales informadas por física (PINNs) siguen siendo principalmente experimentales para geometrías de ingeniería complejas, con la mayoría de los usuarios dependiendo de sustitutos basados en datos. La generalización sigue siendo un desafío clave, ya que los modelos a menudo fallan en condiciones de frontera fuera de la distribución, lo que impulsa un retorno a ejecuciones completas del solucionador.