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Emparejamiento de flujos consciente de la frecuencia para la generación de acciones robóticas

El emparejamiento de flujos consciente de la frecuencia (FAFM) permite la generación continua y temporalmente consistente de acciones robóticas transformando secuencias discretas de acciones al dominio de la frecuencia mediante la transformada coseno discreta. Regulariza las derivadas temporales de primer orden con una restricción de tipo Sobolev para asegurar acciones suaves, mejorando las tasas de éxito, la suavidad del movimiento y la robustez en tareas sintéticas y del mundo real sin añadir parámetros a la red.

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La tutoría adaptativa con LLM mejora la participación y la eficiencia

Un nuevo sistema de tutoría adaptativo con LLM utiliza indicaciones conscientes del tema para mejorar la participación estudiantil. Supera a los modelos estáticos en simulación y demuestra efectividad en el mundo real, reduciendo las interacciones en 3 turnos y aumentando las tasas de conversión de ejercicios al 28.1% con una estrategia estocástica.

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RACL: Capa de Control de Agente de Razonamiento para Aprendizaje Metaheurístico

RACL introduce un agente de razonamiento que controla el comportamiento de búsqueda metaheurística sin reemplazar optimizadores ni alterar restricciones. Mejora o iguala políticas clave en experimentos de enrutamiento de vehículos, reduciendo el costo promedio en un 8.337% frente a las políticas Fijas y en un 1.605% frente a las políticas Activadas por Estancamiento, sin sobrecarga computacional significativa.

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BIM-Edit: Evaluación de LLMs para la edición de BIM basada en IFC

BIM-Edit presenta un benchmark para evaluar modelos de lenguaje grandes en la edición de Modelos de Información de Construcción en formato IFC mediante lenguaje natural. Incluye 324 tareas de edición en 11 modelos de edificios reales y 36 sintéticos, evaluando precisión geométrica, validez semántica y consistencia topológica. El mejor modelo alcanza solo un puntaje promedio del 49.5%, sin que ningún modelo resuelva más del 3.4% de las tareas, lo que destaca una brecha significativa en las capacidades de los LLMs para flujos de trabajo de diseño de ingeniería.

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Pipeline híbrido ANN-SNN con plasticidad local

Un pipeline híbrido ANN-SNN utiliza codificadores EfficientNet preentrenados y convierte sus activaciones en trenes de picos mediante codificación por tasa. El sistema entrena un clasificador spiking CoLaNET con reglas de plasticidad local, logrando una precisión del 99.09% en el benchmark de 64 clases de ImageNet, igualando a las redes profundas convencionales.

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Se descubre que las representaciones de la calidad del ensayo en los LLM son linealmente accesibles

Un estudio revela que la información sobre la calidad del ensayo en los modelos de lenguaje grandes está codificada en formas linealmente accesibles dentro de sus representaciones ocultas. Estas representaciones emergen capa por capa, permanecen estables entre diferentes prompts y muestran transferencia parcial entre distintos prompts de ensayo, con los ensayos más largos dependiendo más de las capas más profundas del modelo. La investigación identifica 'neuronas específicas para la puntuación de ensayos' cuya activación se correlaciona fuertemente con las puntuaciones y puede ser influenciada por intervenciones dirigidas.

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Sincronización de Esparsidad Modular para el Entrenamiento de PINN

ModSync aborda la falla inducida por capacidad en los PINN evitando la modularidad funcional y la auto-partición de redes sobreparametrizadas. Mejora la interacción entre objetivos mediante una optimización estructural que penaliza las conexiones exclusivas de tareas mientras preserva las vías que promueven la interacción.

media r/LocalLLaMA · hace 2 h

Soporte para DFlash fusionado en llama.cpp

El soporte para el formato DFlash ha sido fusionado en el repositorio de llama.cpp. Esta actualización permite a los usuarios utilizar archivos DFlash dentro del marco.

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Marco de Razonamiento Semántico Basado en Hipergrafos

Un nuevo marco llamado HISR utiliza hipergrafos para modelar relaciones complejas entre múltiples entidades, mejorando la precisión de la interpretación semántica hasta un 36.6% en comparación con los métodos existentes. Permite una inferencia semántica robusta bajo pérdida parcial de información al mapear entidades y relaciones de orden superior en subespacios semánticos dedicados.

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MedRLM: Marco de Inteligencia Clínica Multimodal Recursiva

Los MedRLs permiten el razonamiento clínico de contexto largo mediante la inspección recursiva de datos del paciente a través de texto, imágenes, sensores y guías. Integra agentes especializados y una Memoria de Grafo de Evidencia Clínica para conectar observaciones con evidencia y criterios de referencia, apoyando el razonamiento activado por sensores y la revisión clínica con puerta de incertidumbre.

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Benchmark RS-Neg y método NeFo para la comprensión de negación en MLLMs de teledetección

RS-Neg es el primer benchmark para evaluar la comprensión de negación en tareas de teledetección a través de escenarios a nivel de región y a nivel de escena. Revela que los MLLMs avanzados de teledetección tienen dificultades con la negación, mostrando alucinaciones y caídas de rendimiento. NeFo, un método de aprendizaje en tiempo de prueba, mejora la comprensión de la negación utilizando solo el 5% de datos de prueba sin etiquetar y se generaliza bien a nuevas tareas.

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HilDA: Destilación jerárquica con difusión para preentrenamiento auto-supervisado de LiDAR

HilDA introduce un marco de preentrenamiento auto-supervisado para backbones de LiDAR que utiliza destilación jerárquica y difusión de ocupación temporal para mejorar la comprensión semántica y geométrica. Logra resultados de última generación en benchmarks de destilación cross-modal y supera a métodos anteriores en detección de objetos 3D, flujo de escena y predicción de ocupación semántica.

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Los perfiles psicológicos de los LLM son artefactos de medición

Un análisis psicométrico formal muestra que los aparentes perfiles psicológicos de los modelos de lenguaje grandes están impulsados principalmente por el sesgo de respuesta, no por rasgos reales. Este sesgo, que hace que los modelos favorezcan consistentemente un extremo de una escala, explica del 81% al 90% de la variación entre modelos, superando ampliamente las diferencias humanas. El estudio concluye que estos perfiles son artefactos del diseño del instrumento y no propiedades verdaderas del modelo, instando al desarrollo de evaluaciones basadas en la ortogonalidad de la respuesta.

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Presentación de la Puntuación de Violación de Reglas para Cumplimiento Lógico

Presentamos la Puntuación de Violación de Reglas (RVS), una métrica que evalúa qué tan bien los modelos predictivos se adhieren a reglas lógicas. RVS distingue entre reglas estrictas y flexibles, funciona con cualquier conjunto de datos relacional y modelo, y puede calcularse mediante consultas SQL para reglas de Horn. La evaluación en múltiples conjuntos de datos muestra que los modelos con precisión predictiva similar pueden diferir enormemente en cumplimiento lógico, destacando la capacidad de RVS para revelar comportamientos pasados por alto por las métricas estándar.

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FlowMaps modela la dinámica de objetos multimodales a largo plazo

FlowMaps es un modelo de coincidencia de flujos latentes que predice las ubicaciones futuras de objetos en entornos 3D aprendiendo patrones espacio-temporales a partir de interacciones humanas. Supera a los métodos más avanzados en la navegación de objetos dinámicos a lo largo de más de 600 episodios tanto en entornos simulados como del mundo real.

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Aprendizaje por Refuerzo Profundo para la Mejora de la IA en Videojuegos

Este artículo propone un marco para aplicar el aprendizaje por refuerzo profundo a la IA de los videojuegos, con el objetivo de crear personajes más creíbles y similares a los humanos. Aborda las limitaciones actuales en el despliegue de agentes de aprendizaje automático en videojuegos e identifica los principales desafíos de investigación que podrían acelerar la adopción de la IA en la industria de los videojuegos.

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Detección de deriva de conceptos basada en el aprendiz: Análisis y evaluación

Este estudio analiza y evalúa algoritmos de detección de deriva de conceptos a través de varias categorías utilizando conjuntos de datos de streaming sintéticos y del mundo real. Examina las características de la deriva y evalúa el rendimiento de los detectores bajo escenarios de deriva abrupta y gradual para mejorar la comprensión del comportamiento de la deriva y la aplicabilidad de los detectores.

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QMFOL: Evaluación del razonamiento de LLM con complejidad lógica controlable

QMFOL es un marco automatizado que genera tareas de razonamiento en lógica de primer orden monádica con complejidad cuantificable. Produce 2880 instancias de evaluación en 960 configuraciones, evaluando seis modelos grandes de razonamiento y dos LLMs, mostrando degradación del rendimiento y aumento del costo computacional a medida que la complejidad lógica aumenta.

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Medida termodinámica de la inteligencia

La inteligencia se define como la amplificación reglada de futuros raros pero válidos. Un marco muestra que la auto-simulación recursiva es necesaria y casi suficiente para una alta inteligencia termodinámica, permitiendo una escala universal y medible a través de sistemas desde la materia hasta los humanos y la IA.

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ScholarQuest: Benchmark guiado por taxonomía para búsqueda académica agéntica

ScholarQuest es un benchmark a gran escala para la búsqueda de artículos académicos agénticos, construido a partir de 1.000 temas de ciencias de la computación y cuatro intenciones de investigación. Incluye construcción escalable de respuestas y un backend de recuperación compartido, ScholarBase, que permite una evaluación reproducible. Los resultados muestran que los métodos agénticos superan a la recuperación básica, con el mejor agente logrando 0.314 Recall@100 y 0.355 Recall@All, lo que indica un margen significativo de mejora.