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Este trabajo introduce los "neural debuggers", modelos de lenguaje que emulan las funciones de los depuradores tradicionales permitiendo la ejecución interactiva paso a paso y la inferencia de estados, lo que sienta las bases para sistemas de codificación autónomos más avanzados.
El estudio demuestra que, a diferencia de los humanos, el razonamiento en los modelos de lenguaje grandes aumenta consistentemente la honestidad al navegar por un espacio de representación donde las respuestas engañosas son inestables y las honestas son más robustas.
El artículo presenta BEACON, un método que mejora la navegación guiada por lenguaje en entornos con oclusiones al predecir mapas de calor de viabilidad en vista cenital (BEV) que incluyen áreas ocultas, superando significativamente a los enfoques basados en imágenes al integrar un modelo de lenguaje visual con características de profundidad derivadas de observaciones multivista.
Este artículo extiende la ecuación de las abejas a un modelo basado en agentes que incorpora la valencia y la excitación emocional como moduladores de las tasas de interacción, demostrando cómo la contagio emocional y los puntos de inflexión estructurales influyen en la velocidad y el resultado de la toma de decisiones colectivas.
Este estudio presenta un guía impulsado por un modelo de lenguaje grande (LLM) para mejorar la accesibilidad en realidad virtual para personas ciegas o con baja visión, revelando que los usuarios lo perciben como una herramienta cuando están solos pero como un compañero social en entornos grupales, lo que genera recomendaciones de diseño para futuras interacciones.
Este artículo demuestra que, en escenarios realistas con características correlacionadas, la superposición en redes neuronales puede aprovechar la interferencia constructiva mediante la organización de características según sus patrones de co-activación, lo que genera estructuras semánticas y cíclicas que no se explican mediante el modelo tradicional de superposición basado en características no correlacionadas.
Este artículo presenta dos algoritmos de detección de puntos de cambio basados en redes neuronales y aprendizaje en línea que, al demostrar complejidad computacional lineal y convergencia a soluciones óptimas, superan a los métodos existentes en diversos conjuntos de datos sintéticos y reales.
Este artículo presenta una visión general de la literatura sobre Aprendizaje por Refuerzo Automatizado (AutoRL), abarcando técnicas recientes basadas en modelos de lenguaje grande, métodos prometedores para su futura integración, así como los desafíos, preguntas abiertas y direcciones de investigación en este campo.
Este trabajo propone un modelo de clasificación basado en subsecuencias que incorpora la incertidumbre de los datos como entrada adicional y ofrece explicabilidad por diseño, logrando un rendimiento comparable a los métodos de vanguardia para el análisis de series temporales astronómicas inciertas.
Esta encuesta revisa los avances recientes en los Grandes Modelos de Lenguaje (LLM), centrándose en sus cuatro aspectos principales: preentrenamiento, ajuste de adaptación, utilización y evaluación de capacidades, además de resumir los recursos disponibles y discutir los problemas pendientes para futuras direcciones.
Esta encuesta examina la aplicación de la teoría de la utilidad en el modelado cognitivo de sistemas robóticos, analizando su evolución desde arquitecturas cognitivas y sistemas de valores hasta su impacto en la toma de decisiones, la cooperación multiagente y la interacción humano-robot, mientras propone direcciones futuras y problemas abiertos en el campo.
Este artículo presenta un algoritmo basado en bucles para la programación y enrutamiento en línea sin conflictos de vehículos guiados automatizados (AGV) en grafos de bucle, demostrando experimentalmente que supera o iguala a otros métodos en calidad de solución con menor tiempo de cómputo.
El artículo presenta Agent-OM, un nuevo marco basado en agentes de modelos de lenguaje grande que utiliza dos agentes siameses y herramientas especializadas para lograr un emparejamiento de ontologías competitivo en tareas sencillas y superior en escenarios complejos y de pocos ejemplos.
Este artículo presenta una encuesta centrada en el aprendizaje automático sobre la Prueba Adaptativa Computarizada (CAT), explorando cómo las técnicas de ML pueden optimizar sus componentes clave para crear sistemas más robustos, justos y eficientes que integren la psicometría tradicional con enfoques interdisciplinarios.
El artículo presenta FEX, un marco de explicación rápida que optimiza distribuciones de atribución mediante gradientes de política, logrando una reducción superior al 97% en el tiempo de inferencia y un 70% en el uso de memoria frente a enfoques agnósticos al modelo, sin sacrificar la calidad ni la aplicabilidad general.
Este artículo identifica y explica la etapa de corrupción en el ajuste fino de pocos ejemplos de modelos de difusión, proponiendo el uso de redes neuronales bayesianas para mitigar este fenómeno y mejorar la fidelidad, calidad y diversidad de las imágenes generadas sin incurrir en costos adicionales de inferencia.
El artículo presenta LAMBDA, un sistema de análisis de datos multiagente de código abierto y sin necesidad de programación que utiliza modelos de lenguaje grandes, roles especializados de programador e inspector, y mecanismos de integración de conocimiento para facilitar la colaboración entre humanos e inteligencia artificial en tareas de análisis de datos.
El artículo presenta OTAD, un modelo de defensa adversarial robusto que combina el entrenamiento de redes neuronales con regularización basada en transporte óptimo y la interpolación mediante problemas de integración convexa para lograr tanto una alta precisión en los datos como una continuidad Lipschitz local certificada.
Este trabajo propone un enfoque de muestreo de importancia con recocido (AIS) combinado con aprendizaje variacional para mejorar la inferencia en Modelos de Variables Latentes de Procesos Gaussianos, logrando límites variacionales más ajustados y una convergencia más robusta en espacios de alta dimensión.
Este trabajo presenta el Sistema de Análisis Multimodal de Video Laringoscópico (MLVAS), una herramienta innovadora que combina datos de audio y video mediante detección de glotis, refinamiento de segmentación basado en difusión y extracción de características acústicas y visuales para asistir en el diagnóstico objetivo y automatizado de la parálisis de las cuerdas vocales.