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SPAARS es un marco de aprendizaje curricular para el aprendizaje por refuerzo offline-a-online que mejora la seguridad y la eficiencia de las muestras al explorar inicialmente en un espacio latente de baja dimensión y luego transferir el control al espacio de acciones crudo, superando así las limitaciones de rendimiento de los métodos basados en decodificadores.
El artículo presenta el modelo Pulse-Train-Resonator (PTR), una arquitectura de síntesis diferenciable que utiliza inductores físicos para generar sonidos de motor mediante trenes de pulsos y resonadores Karplus-Strong, logrando una reconstrucción armónica superior y parámetros interpretables en comparación con los métodos basales.
El informe presenta el desafío ICDAR 2025 sobre traducción automática de imágenes de documentos, que reunió a 69 equipos para evaluar sistemas end-to-end en dos pistas (con y sin OCR) y concluye que los enfoques de modelos grandes establecen un nuevo paradigma prometedor para la traducción de documentos con diseños complejos.
Este artículo presenta el modelo de difusión totalmente convolucional (FCDM), una arquitectura basada en ConvNeXt que demuestra ser una alternativa altamente eficiente y competitiva a los modelos basados en transformadores, logrando un rendimiento comparable con la mitad de las operaciones de punto flotante, menos pasos de entrenamiento y la capacidad de entrenarse en sistemas de solo 4 GPUs.
El artículo presenta PromptDLA, un marco de análisis de diseño de documentos consciente del dominio que utiliza conocimientos descriptivos como pistas para integrar priores específicos en el entrenamiento, logrando un rendimiento superior al estado del arte en múltiples conjuntos de datos al abordar las variaciones estructurales entre diferentes dominios.
Este trabajo propone un marco que utiliza la estimación de máxima verosimilitud implícita para destilar una política experta de flujo condicional en un modelo de un solo paso, logrando así una planificación de trayectorias multimodal en tiempo real con alta frecuencia y robustez para la manipulación robótica.
Este estudio demuestra que los Modelos de Lenguaje Grande (LLM) reproducen estereotipos de género al analizar registros médicos en francés, revelando que evaluar las interacciones entre los determinantes sociales de la salud es esencial para detectar sesgos que las métricas tradicionales pasan por alto.
Este trabajo introduce el primer marco de pronóstico de movimiento de clase incremental en un entorno abierto que, mediante estrategias de autoetiquetado y muestreo de replay, mitiga el olvido catastrófico para predecir trayectorias de agentes dinámicos directamente desde imágenes de cámara, permitiendo la adaptación continua de sistemas de conducción autónoma a nuevas clases de objetos.
El artículo presenta CERES, un sistema automatizado de alerta temprana probabilístico y de acceso abierto que genera estimaciones semanales de 90 días sobre la inseguridad alimentaria aguda en 43 países de alto riesgo mediante la fusión de seis fuentes de datos y se compromete a la verificación pública prospectiva de sus predicciones.
Este trabajo presenta CoMoral, un nuevo conjunto de datos que revela cómo los modelos de lenguaje actuales priorizan el razonamiento moral sobre el sentido común y muestran un sesgo de enfoque narrativo al detectar contradicciones, lo que subraya la necesidad de mejorar su entrenamiento para lograr una mayor robustez en el razonamiento.
Este artículo presenta un conjunto de datos abierto, transparente y reproducible diseñado para evaluar la conformidad de los sistemas NLP y RAG con la Ley de IA de la UE, mediante la generación automatizada de tareas de clasificación de riesgos, recuperación de artículos y generación de obligaciones que superan las limitaciones de las evaluaciones manuales.
El artículo presenta OncoAgent, un agente de IA consciente de las directrices clínicas que genera automáticamente volúmenes tumorales en radioterapia sin necesidad de reentrenamiento, logrando un rendimiento comparable a modelos supervisados y una mayor preferencia clínica gracias a su capacidad de adaptación inmediata a diferentes guías y sitios anatómicos.
El artículo presenta VMoER, un enfoque bayesiano escalable que integra la cuantificación de incertidumbre en las capas de Mezcla de Expertos (MoE) de los modelos fundacionales mediante la inferencia variacional en la etapa de enrutamiento, logrando una mejora significativa en la estabilidad, calibración y detección de datos fuera de distribución con un costo computacional marginal.
El artículo presenta RoadLogic, una herramienta de código abierto que utiliza programación lógica y planificación de movimiento para convertir automáticamente especificaciones declarativas de escenarios de OpenSCENARIO en simulaciones ejecutables y verificadas, facilitando así la prueba sistemática de vehículos autónomos.
Este artículo identifica y explica teóricamente el "colapso de fusión" en modelos de lenguaje, demostrando mediante análisis empírico que la incompatibilidad de representaciones entre tareas, y no los conflictos en el espacio de parámetros, es la causa principal de la degradación catastrófica del rendimiento al combinar modelos especializados.
El artículo presenta EvoDriveVLA, un marco innovador de destilación colaborativa percepción-planificación que integra restricciones perceptuales autoancladas y optimización de trayectorias guiada por oráculos para superar las limitaciones de los modelos VLA en la conducción autónoma y lograr un rendimiento superior tanto en evaluaciones de circuito abierto como cerrado.
El artículo "Telogenesis" demuestra que las prioridades atencionales pueden emerger endógenamente sin recompensas externas mediante un mecanismo que prioriza la ignorancia, la sorpresa y el envejecimiento de la información, logrando así una cobertura adaptativa superior y la recuperación espontánea de la estructura ambiental latente.
El artículo presenta GenePlan, un marco novedoso que utiliza algoritmos evolutivos asistidos por modelos de lenguaje grandes para generar planificadores generalizados en Python que minimizan la longitud de los planes en tareas de planificación PDDL, logrando un rendimiento comparable al de los planificadores más avanzados y superando significativamente a otros enfoques basados en LLM.
Este artículo propone que la interacción entre el razonamiento humano y la inteligencia artificial generativa crea una "Tercera Entidad" emergente caracterizada por la "creación de atmósferas" (vibe-creation), un modo cognitivo que automatiza el conocimiento tácito y redefine la agencia, la epistemología y la educación mediante una emergencia asimétrica.
Este artículo presenta tcNF, un marco novedoso de flujos normalizadores condicionados temporalmente que mejora la detección de anomalías en series temporales multivariadas al modelar con precisión las dependencias temporales y la incertidumbre mediante un enfoque autoregresivo.