arxiv arXiv cs.LG · hace 8 h

QC-SMOTE: SMOTE con control de calidad para clasificación desbalanceada

Los autores proponen QC-SMOTE, un marco de sobremuestreo con control de calidad diseñado para abordar la generación de muestras sintéticas de baja calidad en regiones ruidosas o superpuestas comunes en tareas de clasificación desbalanceada. Este método estima la fiabilidad de las muestras minoritarias utilizando una puntuación compuesta de confianza del vecindario y emplea una estrategia best-of-K guiada por IPQ para generar candidatos sintéticos.

arxiv arXiv cs.LG · hace 9 h

ASALT: Alineación adaptativa del estado para transferencia lateral en aprendizaje por refuerzo multiagente

Este artículo presenta ASALT, un método que permite el aprendizaje de transferencia lateral en aprendizaje por refuerzo multiagente al acomodar las discrepancias en la dimensionalidad del espacio de estados entre los dominios de origen y destino. El enfoque utiliza adaptadores a nivel de observación y a nivel de estado para mapear las entradas en un espacio de incrustación compartido, facilitando una transferencia efectiva del conocimiento entre entornos heterogéneos.

arxiv arXiv cs.AI · hace 9 h

Aterrizaje Ontológico de Nivel Cruzado de Permisos, Prohibiciones y Deberes en ODRL

El artículo formula el Principio de Diseño de Nivel Cruzado para abordar cómo los evaluadores de políticas ODRL no logran especificar posiciones normativas, estructuras de autoridad o poder de declaración de violación. Establece que cualquier lenguaje normativo con normas violables requiere tanto posiciones a nivel de conducta como Permiso y Deber, como posiciones a nivel de competencia tales como Poder e Inmunidad.

arxiv arXiv cs.AI · hace 9 h

MVG-KAN: KAN guiado por Geo-Viento de múltiples vistas para la predicción de PM2.5

Los investigadores proponen MVG-KAN, un modelo para la predicción precisa a corto plazo de PM2.5 que aborda las limitaciones de los métodos existentes en la captura de la dispersión compleja de contaminantes impulsada por factores meteorológicos.

arxiv arXiv cs.AI · hace 9 h

Acelerando el RL desagregado para LLMs visuales generativos con paralelismo basado en difusión

Los investigadores presentan DigenRL, un marco de aprendizaje por refuerzo desagregado diseñado para abordar las ineficiencias de la ejecución colocalizada en modelos de lenguaje grande generativos basados en difusión. El sistema admite asignación flexible de recursos y GPUs heterogéneas mientras utiliza técnicas de paralelismo novedosas para reducir las burbujas de ejecución.

arxiv arXiv cs.AI · hace 9 h

Cuando la utilidad supera la precaución causal: Supresión y recuperación dependientes del contexto en los LLM

Un estudio revela que los modelos de lenguaje grandes suprimen sistemáticamente la 'Precaución Causal'—la tendencia a abstenerse de emitir juicios causales sin evidencia suficiente—al pasar de contextos académicos a contextos de asesoramiento práctico. Esta supresión ocurre a pesar de que los modelos conservan la capacidad subyacente, como lo demuestra la habilidad de restaurar el razonamiento cauteloso mediante prompts específicos.

arxiv arXiv cs.AI · hace 9 h

Convoluciones de Kolmogorov-Arnold Estructurales: Función aprendible en los valores o la forma del filtro

El artículo introduce Redes de Kolmogorov-Arnold Estructurales (KANs) que colocan funciones aprendibles en la estructura de convolución en lugar de en las entradas individuales del kernel, organizando el diseño según si la función actúa sobre los valores de píxel o la forma del filtro. Presenta tres realizaciones: SV-KAN con una función de valor compartida, AG-KAN usando un adaptador gaussiano adaptativo al contenido, y RF-KAN que construye filtros a partir de perfiles de cresta orientados en una base de wavelet Morlet.

arxiv arXiv cs.AI · hace 9 h

Sobre la estabilidad del ranking de prompts en la evaluación de modelos de lenguaje grandes

Este artículo estudia sistemáticamente la estabilidad de los rankings de prompts bajo fuentes comunes de variabilidad, como semillas aleatorias y subconjuntos limitados de evaluación, en tres LLMs de peso abierto y dos tareas de benchmark.

arxiv arXiv cs.AI · hace 9 h

Explicación neural consistente en ciclo de certificados de verificación formal

Los investigadores proponen una arquitectura neural consistente en ciclo que genera explicaciones en lenguaje natural fieles para certificados de verificación formal, abordando la opacidad de estas pruebas verificables por máquina para no especialistas. El sistema alcanza una solidez verificada en ciclo del 90.0% en datos de prueba de un dominio de cumplimiento financiero, superando significativamente a las líneas base multi-LLM tanto en precisión como en velocidad de inferencia.

media r/LocalLLaMA · hace 9 h

Ornith 35B funciona razonablemente bien con el modelo especulativo Qwen3.6 35B DFlash

Un usuario reporta haber logrado un aumento del 30-40% en la velocidad de generación de tokens al emparejar el modelo Ornith-1.0-35B como modelo borrador con Qwen3.6-35B-A3B-DFlash usando llama-server.

arxiv arXiv cs.AI · hace 10 h

PHANTOM: Un conjunto de datos a gran escala de ataques adversarios multimodales para modelos de visión y lenguaje

Los investigadores han presentado PHANTOM, un conjunto de datos a gran escala y de código abierto que contiene 47.524 ataques adversarios pregenerados diseñados para evaluar la seguridad y robustez de los modelos de visión y lenguaje (VLMs). Este recurso consolida y amplía benchmarks anteriores al cubrir 10 categorías de alto nivel y 55 subcategorías de intenciones dañinas, con el objetivo de reducir las barreras computacionales para la investigación adversarial.

arxiv arXiv cs.AI · hace 10 h

Female-RHINO: Marco integrado en tiempo real con escáneres para análisis automatizado de RM uterina

Este artículo presenta Female-RHINO, un marco asistido por IA en tiempo real que se integra con escáneres de RM para realizar análisis cuantitativo automatizado del útero y generación de informes estructurados durante la adquisición de imágenes. El sistema combina modelos de aprendizaje profundo para segmentación y detección de puntos de referencia, derivando biomarcadores a partir de resonancias magnéticas pélvicas sagitales ponderadas en T2 sin interacción manual.

arxiv arXiv cs.AI · hace 10 h

Era de los LLM: Una prueba estratégica 1v1 para razonamiento, diplomacia y fiabilidad

Los autores presentan Age of LLM, una prueba 1v1 por turnos donde dos modelos de lenguaje grandes compiten en una cuadrícula de 13x7 para destruir la base enemiga bajo condiciones de niebla de guerra y diplomacia completa. Este motor privado mitiga la contaminación de datos mediante el uso de semillas de mapa aleatorias nuevas y oponentes distintos para cada partida.

arxiv arXiv cs.AI · hace 10 h

ATRIA: Informe de ECG trazable y adaptable con agentes iterativos

El artículo presenta ATRIA, un sistema multiagente para informes de ECG que aborda las limitaciones de los modelos existentes de extremo a extremo y de los agentes de paso único al reflejar el flujo de trabajo iterativo del clínico.

arxiv arXiv cs.AI · hace 10 h

Promedio de Clasificaciones Máscara de Optimalidad Por-Sujeto: Un Benchmark Friedman-Nemenyi de Decodificadores BCI de Imaginería Motora EEG

Este estudio evalúa si alguna única canalización de decodificación domina entre sujetos en interfaces cerebro-computadora de imaginación motora mediante la prueba de 1,056 configuraciones en tres conjuntos de datos públicos utilizando benchmarks estadísticos rigurosos.

arxiv arXiv cs.AI · hace 10 h

Resolución de entidades mediante consultas oracle por lotes

Este artículo aborda el problema de resolver entidades en conjuntos de datos grandes utilizando un oracle que agrupa registros en lotes limitados, con el objetivo de lograr un enfoque de pago por uso para controlar los costos mientras se maximiza la recuperación.

arxiv arXiv cs.AI · hace 10 h

IA Agéntica para la Optimización Bínivel de Largo Plazo en Sistemas de Capa Física Basados en Políticas

Este artículo presenta Agentic-LTPO, un marco de optimización bínivel anidado diseñado para abordar las limitaciones de los métodos de objetivo fijo en sistemas de capa física que enfrentan políticas de operador dinámicas y restricciones en tiempo real. El marco utiliza IA agéntica para generar configuraciones de nivel superior que traducen las políticas evolutivas y la experiencia histórica en problemas estructurados de nivel inferior para la toma de decisiones inmediata.

media r/LocalLLaMA · hace 10 h

Segundo Circuito: Una ONG por la libertad digital del pensamiento

Chris Tidesson anuncia la fundación de Second Circuit, una ONG dedicada a apoyar el uso autodeterminado de la IA y fomentar la adopción de software de código abierto entre gobiernos, empresas e individuos. La organización fue establecida originalmente en respuesta al incidente de ChatGPT 4o y actualmente opera una comunidad de Discord durante más de seis meses.

media r/LocalLLaMA · hace 10 h

sobre la declaración de Dario

Esta publicación de Reddit de la comunidad r/LocalLLaMA discute una declaración realizada por Dario Amodei. El contenido se limita al título y los metadatos, sin texto detallado ni análisis proporcionados en la fuente.

arxiv arXiv cs.AI · hace 11 h

¿Pueden los invariantes agregados acelerar la coincidencia continua de subgrafos? Límites, leyes y un índice espectral dinámico

Este estudio evalúa si el filtrado espectral puede acelerar la coincidencia continua de subgrafos (CSM) en grafos dinámicos, encontrando que, aunque el mantenimiento perezoso es ineficaz, el mantenimiento exacto selectivo ofrece ganancias significativas de rendimiento.