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arxiv arXiv cs.AI · hace 2 h

Redes neuronales conscientes del cambio de dominio para la estimación de masas desbalanceadas

Se propone una red neuronal consciente del cambio de dominio para estimar masas desbalanceadas en sistemas rotativos bajo condiciones variables. El modelo utiliza la discrepancia media máxima para alinear las representaciones de características entre diferentes dominios operativos, mejorando la precisión de la predicción cuando los comportamientos del sistema difieren de las condiciones de entrenamiento. Los resultados muestran su efectividad en aplicaciones de monitoreo de salud estructural.
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Destilación de continuación guiada por habilidades para agentes GUI

SGCD introduce un marco iterativo para mejorar los agentes GUI abordando las brechas de supervisión en estados fuera de trayectoria. Extrae habilidades tanto de rollouts exitosos como fallidos, utilizándolas para guiar continuaciones de políticas que se mezclan con trayectorias expertas. En OSWorld-Verified, SGCD aumenta las tasas de éxito de tres modelos base desde el 30% bajo hasta más del 50%.
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SAERec: Priors de intención de gran detalle mediante autoencoders dispersos

SAERec construye priors de intención de gran detalle e interpretables a partir de corpus textuales utilizando autoencoders dispersos para desentrañar la semántica relacionada con la intención. Recupera intenciones tanto personales como públicas para los usuarios, guiando las recomendaciones con explicaciones comprensibles para humanos y supera a los modelos más avanzados en conjuntos de datos públicos.
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TransitNet alcanza un 95,2 % de precisión en búsquedas de tránsitos con baja relación señal-ruido

TransitNet, un marco compacto de aprendizaje profundo aumentado con atención, alcanza un 95,2 % de precisión en búsquedas ciegas de tránsitos con baja relación señal-ruido, superando a TLS y BLS en valores de ROC-AUC y PR-AP. Recupera el 93,0 % de los tránsitos inyectados del tamaño de la Tierra y sub-Tierra, con el 97,4 % de los tránsitos inyectados completamente cubiertos por las ventanas de tránsito estimadas, y recupera con éxito los 34 planetas confirmados de Kepler con un error medio en el punto medio de 1,24 horas.
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SciRisk-Bench: Una evaluación de referencia consciente de las dimensiones del riesgo para la seguridad en IA4Science

SciRisk-Bench introduce una evaluación de referencia para evaluar la seguridad de IA4Science mediante la evaluación de modelos en 7 disciplinas, 31 subdisciplinas y 10 dimensiones de riesgo. Evalúa tanto LLMs mainstream como orientados a la ciencia para identificar brechas específicas en el reconocimiento y la evitación de riesgos dentro de contextos científicos de alto riesgo.
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Desacoplar la búsqueda del razonamiento en agentes LLM

La fundamentación de búsqueda desacoplada (DSG) separa la funcionalidad de búsqueda de los modelos de razonamiento, permitiendo una fundamentación de búsqueda agnóstica al proveedor, ajustable y reutilizable. DSG logra una precisión casi nativa en SimpleQA con un 91% menos de costo de búsqueda y una tasa de acierto en caché caliente del 99.4%, mientras reduce la latencia en un 68% y preserva los contratos de salida concisos.
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RTSGameBench: Un benchmark de RTS para el razonamiento estratégico

RTSGameBench aborda las limitaciones de los benchmarks de RTS existentes ofreciendo una jugabilidad diversa, diagnóstico de competencias específicas y generación de escenarios autoevolutivos. Evalúa modelos de visión y lenguaje en el razonamiento estratégico bajo incertidumbre, revelando que los modelos de última generación tienen dificultades con la coordinación multiagente y tareas a gran escala.
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La Aumento de GAN Cuántico No Muestra Beneficio en Resonancia Magnética Cerebral

Un benchmark controlado no encontró ganancia significativa de rendimiento de modelos generativos cuánticos en aumento de resonancia magnética cerebral. Las muestras sintéticas producidas por GANs cuánticas y clásicas fueron estadísticamente indistinguibles, mostrando ambas colapso de modo y muestras fuera de distribución, especialmente a fracciones bajas de datos. El estudio concluye que el aumento cuántico no proporciona expansión significativa de datos y actúa más como regularización.
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CAPRA: Sistema de LLM multiagente para retroalimentación de arquitectura de software

CAPRA es un sistema de LLM multiagente que genera retroalimentación en LaTeX personalizada y conforme a plantillas sobre entregables de arquitectura de software. Utiliza agentes especializados, PyMuPDF y gpt-4o para extraer y analizar texto y diagramas UML, con anclaje de evidencia y gestión de consistencia para garantizar la fiabilidad. Una evaluación preliminar de 10 informes estudiantiles muestra que CAPRA cumplió el 88.8% de ocho criterios y logró un acuerdo moderado entre evaluadores (kappa = 0.582), con cada informe procesado en menos de 4 minutos.
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ThinkDeception: Marco de detección de engaño multimodal interpretable

ThinkDeception introduce un marco de aprendizaje por refuerzo progresivo que permite la detección de engaño multimodal interpretable. Aprovecha un conjunto de datos de Cadena de Pensamiento anotado paso a paso y propone la Optimización de Política Relativa Grupal Visual-Audio con un currículo dinámico, mejorando la calidad del razonamiento y superando a los métodos existentes en benchmarks principales.
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G-IdiomAlign: Benchmark con pivote de glosa para la alineación de modismos multilingües

G-IdiomAlign introduce un benchmark con pivote de glosa que utiliza glosas en inglés de Wiktionary para anclar los modismos. Incluye protocolos de equivalencia de opción múltiple controlada y generación contrastiva de glosas, mostrando que las glosas mejoran el rendimiento en la alineación semántica basada en embeddings, aunque los resultados siguen siendo modestos, lo que indica un potencial significativo de mejora en la generación de modismos multilingües.
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TRAP: Benchmark para la finalización de tareas y resistencia a la extracción activa de privacidad

TRAP evalúa qué tan bien los modelos completan tareas utilizando datos privados sin filtrarlos. En 22 modelos, todos muestran una filtración de privacidad no trivial, con la capacidad de seguir instrucciones vinculada a una mayor filtración. El aislamiento estructural de campos privados previene la filtración reemplazando los campos privados con claves hash, manteniendo la precisión de la tarea sin sacrificar la privacidad.
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FoMoE rompe la barrera de réplicas completas con capas de expertos particionadas

FoMoE introduce un sistema que particiona las capas de expertos entre trabajadores para evitar réplicas completas del modelo, reduciendo los costos de comunicación hasta 1.42x en comparación con las bases eficientes y 45.44x en comparación con DDP. Logra aceleraciones de rendimiento de hasta 1.4x mediante un mecanismo de salto de tokens y demuestra un enrutamiento estable, con beneficios proyectados que se extienden a modelos de escala 100B a través del modelado del sistema.
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El Transformer de Visión LSTM mejora la predicción del error de pronóstico HRRR

Un marco híbrido de LSTM-Transformer de Visión mejora la predicción de errores de pronóstico HRRR al integrar perfiles atmosféricos de profilers mesonet. Logra hasta una mejora de dos veces en la predicción del error de precipitación, especialmente durante períodos activos de la capa límite planetaria, al capturar mejor la evolución del error convectivo y reducir la degradación relacionada con la PBL.
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Variabilidad en el software generado por IA: un enfoque de línea de productos

Un análisis exploratorio de 10 proyectos C/C++ codificados con "vibe" revela una variabilidad casi nula entre artefactos, con todas las decisiones resueltas durante la generación. El artículo propone Variabilidad por Regeneración (VbR), un enfoque de línea de productos donde un LLM actúa como motor de derivación, generando binarios adaptados a partir de especificaciones declarativas, con un despachador de variantes que enruta las solicitudes del usuario al binario correcto. VbR traslada la variabilidad a las especificaciones, no al código, ofreciendo un nuevo paradigma para la ingeniería de SPL.
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RODS: Síntesis de datos en línea impulsada por recompensa para agentes de uso de herramientas multi-turno

RODS aborda el agotamiento de muestras en RL de uso de herramientas multi-turno utilizando la varianza de la recompensa para detectar límites de capacidad. Sintetiza nuevos datos en tiempo real, coincidiendo con la complejidad estructural de las muestras límite, y mantiene un búfer de repetición dinámico que coevoluciona con la política. RODS logra un rendimiento comparable a una tubería offline de 17K muestras con 20x menos trayectorias.
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ARIADNE: Enrutamiento agnóstico para la selección de adaptadores en tiempo de inferencia

ARIADNE permite la selección dinámica y sin entrenamiento de adaptadores en tiempo de inferencia utilizando centroides de los embeddings de los datos de entrenamiento de los adaptadores. Selecciona el adaptador más apropiado basándose en la proximidad en el espacio latente, sin requerir acceso a los internos del adaptador ni entrenamiento adicional, y logra una precisión promedio de selección del 89.7% en 44 tareas de PLN.