arxiv arXiv cs.CL · hace 4 h

Los humanos se desconectan, los modelos de razonamiento persisten: Separar el registro de la dificultad de la asignación de deliberación

Un estudio revela que, aunque los grandes modelos de razonamiento (LRM) y los humanos dedican más tiempo a problemas más difíciles, divergen significativamente en cómo asignan la deliberación dentro de elementos específicos. Al cometer errores, los LRM generan más tokens que cuando aciertan, mientras que los humanos hacen lo contrario, dedicando menos tiempo a los ensayos que fallan.

arxiv arXiv cs.CL · hace 4 h

MemStrata: Eliminación de errores de hechos obsoletos en agentes RAG mediante validez temporal

El artículo presenta MemStrata, un sistema de memoria de recuperación diseñado para eliminar errores de hechos obsoletos en agentes de IA manteniendo la validez temporal dentro del conocimiento acumulado. A diferencia de la Generación Aumentada por Recuperación (RAG) estándar, que tiene dificultades para distinguir entre hechos duplicados y contradichos debido a la similitud de incrustaciones, MemStrata utiliza una regla determinista de suplantación para retirar información desactualizada.

arxiv arXiv cs.CL · hace 4 h

Atención Erase-then-Delta: Desacoplar direcciones de borrado y escritura en la atención lineal basada en regla delta

Los autores proponen Atención Erase-then-Delta (EDA), una regla de actualización de memoria para modelos recurrentes que desacopla la dirección utilizada para borrar información obsoleta de la dirección utilizada para escribir nuevo contenido. Este enfoque aborda la limitación de la atención lineal basada en regla delta, que no puede eliminar activamente datos desactualizados almacenados en diferentes ubicaciones antes de escribir.

arxiv arXiv cs.CL · hace 5 h

La brecha de inatención: los modelos condicionados por tarea omiten señales de seguridad

Un estudio revela que condicionar modelos de lenguaje y visión en tareas estrechas suprime su capacidad para informar sobre señales críticas para la seguridad presentes simultáneamente, las cuales pueden detectar de otro modo. Este fenómeno, denominado "brecha de inatención", demuestra una disociación entre la seguridad medida en benchmarks y la seguridad en el mundo real.

arxiv arXiv cs.CL · hace 5 h

DiARC: Distinguir muestras positivas y negativas ayuda a mejorar la capacidad de razonamiento tipo ARC en modelos de lenguaje grandes

El artículo presenta DiARC, un método que mejora las capacidades de razonamiento abstracto de los modelos de lenguaje grandes al incorporar supervisión con muestras negativas junto con ejemplos positivos. Este enfoque aborda las limitaciones de los métodos actuales que dependen en gran medida del aumento de datos o de modelos cerrados costosos.

arxiv arXiv cs.CL · hace 5 h

Ajuste de aproximaciones impulsado por el compilador para computación hiperdimensional

Los autores presentan ApproxHDC, un marco que automatiza la identificación y aplicación de aproximaciones específicas del dominio en cargas de trabajo de Computación Hiperdimensional (HDC). Este sistema extiende la infraestructura del compilador HPVM-HDC para habilitar la compilación retargetable a través de diversos backends de hardware, incluyendo CPUs, GPUs y aceleradores simulados de ReRAM y PCM.

arxiv arXiv cs.CL · hace 5 h

Difusión adversarial entre modalidades: Una encuesta de fusión de ataques, defensas y evaluación

Esta encuesta integra cuatro vías desconectadas de evaluación adversarial—ataques basados en difusión sobre texto y LLMs, clasificadores de imágenes, modelos visión-lenguaje y defensas de purificación de entrada—en un único marco conceptual. Se centra en la sección de los LLMs para unificar el vocabulario, los modelos de amenaza y las pruebas en torno a la difusión de denoising como un mecanismo generativo compartido.

arxiv arXiv cs.CL · hace 5 h

Detección de postura a nivel de tweet con cero ejemplos mejorada mediante conocimiento externo y razonamiento reflexivo de cadena de pensamiento

Los investigadores proponen KIRP, un marco de detección de postura con cero ejemplos que aborda la escasez de contexto y la relevancia implícita del objetivo en textos cortos integrando conocimiento externo con razonamiento reflexivo de cadena de pensamiento. El estudio también presenta el primer conjunto de datos japonés a nivel de tweet para la detección de postura, diseñado para apoyar esta evaluación multi-tópica.

arxiv arXiv cs.CL · hace 5 h

Cerrando la brecha de calidad en texto-a-voz de bajo recurso: Ajuste fino con LoRA de VoxCPM2 para jemer y coreano

Los investigadores abordan la brecha de calidad en texto-a-voz de bajo recurso mediante el ajuste fino del modelo VoxCPM2 de 2.4B parámetros utilizando Adaptación de Bajo Rango (LoRA) en un corpus compartido de jemer y coreano.

arxiv arXiv cs.CL · hace 5 h

Regularización de Activación Guiada por SAE para Aprendizaje Continuo en LLM

Este artículo propone un nuevo enfoque para el olvido catastrófico en modelos de lenguaje grandes mediante la regularización en el espacio de activaciones utilizando Autoencoders Esparsos (SAEs) preentrenados como diccionario de características monosemánticas, en lugar de depender de métodos tradicionales en el espacio de pesos como la Consolidación Elástica de Pesos (EWC).

arxiv arXiv cs.CL · hace 5 h

CAT-Q: Cuantización ternaria eficiente en costos y precisa para LLM

Los investigadores presentan CAT-Q, un esquema de cuantización post-entrenamiento que comprime grandes modelos de lenguaje a precisión ternaria sin requerir entrenamiento consciente de la cuantización costoso. El método utiliza modulación aprendible y ternarización suavizada para lograr alta precisión usando solo 512 muestras de calibración.

media Hugging Face Forums · hace 5 h

¿Experiencia con la ablación de lenguas diversas?

Un usuario pregunta por experiencias sobre la ablación del mandarín, el ruso y el árabe de un modelo para crear una versión principalmente basada en latín. El objetivo es liberar espacio para un entrenamiento adicional o una poda segura en contextos donde el inglés no tiene activación.

arxiv arXiv cs.CL · hace 6 h

SocialPersona: Evaluación de perfiles personalizados y respuestas con contexto multimodal de redes sociales

Los autores presentan SocialPersona, un benchmark diseñado para evaluar si los modelos de lenguaje grandes multimodales (MLLMs) pueden recuperar preferencias reveladas a partir de cronologías longitudinales de redes sociales y utilizarlas en diálogos. Este trabajo aborda la limitación de las evaluaciones actuales que se centran únicamente en la memoria explícita, probando la capacidad del modelo para inferir intereses a partir de rastros multimodales naturales.

arxiv arXiv cs.CL · hace 6 h

LeanGuard: Un enfoque rápido y ligero para la moderación robusta

Este artículo investiga si las barreras de seguridad realmente requieren razonamiento en cadena mediante el entrenamiento de un codificador bidireccional ligero junto con una barrera basada en razonamiento sobre el mismo corpus. Los autores encuentran que eliminar el razonamiento no mejora la precisión de la moderación, desafiando la creencia común de que el pensamiento paso a paso es necesario para una moderación efectiva.

arxiv arXiv cs.CL · hace 6 h

Más allá de las formas lógicas: patrones extraídos por LLM para la clasificación de falacias

Este estudio investiga si fusionar estructuras lógicas abstractas con señales lingüísticas a nivel de contexto mejora la clasificación automatizada de falacias lógicas, que a menudo aparecen en formas matizadas.

arxiv arXiv cs.CL · hace 6 h

HyperDFlash: Descodificación especulativa por bloques alineada con MHC y reducción residual con puertas

HyperDFlash es un marco de descodificación especulativa en paralelo por bloques diseñado para abordar problemas de desalineación de características al adaptar DFlash a la arquitectura de hiper-conexión múltiple (MHC) de DeepSeek-V4. Los autores proponen dos optimizaciones clave: utilizar estados residuales previos al colapso para el condicionamiento y reemplazar el compresor lineal genérico por un reductor residual con puertas ligero heredado de la cabeza de hiper-conexión del modelo.

arxiv arXiv cs.CL · hace 6 h

Estructura antes del colapso: Geometría semántica transitoria en la predicción del siguiente token

Este artículo investiga cómo los modelos de lenguaje aprenden una estructura semántica latente a pesar de ser entrenados con etiquetas one-hot que teóricamente eliminan las estadísticas de contexto compartido. Los autores identifican una tensión entre la teoría del Colapso Neural y la capacidad observada de los modelos para capturar características categóricas como las propiedades de los objetos.

arxiv arXiv cs.CL · hace 6 h

ConvMemory v3 introduce una capa de contexto de validez para la memoria conversacional

ConvMemory v3 añade una capa de contexto de validez para detectar y mostrar evidencia de actualización en las memorias recuperadas mediante verificación de relaciones condicionada al objetivo. Este mecanismo se sitúa después de la ruta de recuperación estándar y utiliza un filtro de doble evidencia para puntuar pares (objetivo, fuente) basándose en proposiciones específicas.

arxiv arXiv cs.CL · hace 6 h

Errores y desafíos en la evaluación de la extracción de eventos multimedia

Este trabajo presenta el primer análisis sistemático de los errores de evaluación en la extracción de eventos multimedia, identificando tres fuentes principales de problemas: procesamiento inconsistente de datos, suposiciones de tarea inconsistentes y configuraciones de evaluación demasiado relajadas.

arxiv arXiv cs.CL · hace 6 h

Estudio de reproducibilidad de AlphaEdit: Edición de conocimiento con restricción en el espacio nulo

Este estudio reproduce los resultados de AlphaEdit, un método de proyección con restricción en el espacio nulo para la edición de conocimiento en modelos de lenguaje, y amplía la evaluación a arquitecturas más recientes y horizontes de edición secuencial más largos. Los autores confirman que AlphaEdit funciona según lo reportado dentro de su alcance original, pero identifican limitaciones significativas en cuanto a generalización y escalabilidad.