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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.
Este artículo explora el potencial transformador de la inteligencia artificial para optimizar la generación y validación de casos de prueba mediante la automatización y el aprendizaje automático, abordando al mismo tiempo los desafíos de implementación para lograr lanzamientos de software más rápidos, precisos y escalables.
Este artículo presenta una reevaluación rigurosa de la eficiencia energética de las redes neuronales de espigas (SNN) frente a las redes neuronales cuantizadas (QNN), demostrando mediante un modelo analítico detallado que las SNN solo superan a las QNN bajo condiciones específicas de hardware y parámetros operativos, como tasas de espiga bajas y ventanas temporales moderadas, lo que podría duplicar la vida útil de la batería en dispositivos como relojes inteligentes.
Este trabajo presenta una red de osciladores acoplados (CON) que, al garantizar una estructura lagrangiana, estabilidad global y un mapeo invertible entre entrada y fuerza latente, permite un control basado en modelos de espacio latente eficiente y de alto rendimiento utilizando únicamente imágenes como retroalimentación.
Este trabajo presenta BNEM, un muestreador de Boltzmann basado en la coincidencia de energía ruidosa y una técnica de *bootstrapping* que permite generar muestras independientes a partir de funciones de energía conocidas, logrando un rendimiento superior y mayor robustez en comparación con métodos existentes.
El artículo presenta PiVOT, un nuevo mecanismo de visual prompting que aprovecha el modelo fundacional CLIP para generar y refinar dinámicamente indicaciones visuales en línea, mejorando así la capacidad de los rastreadores de objetos genéricos para suprimir distracciones y distinguir el objetivo de su entorno.
Este artículo presenta un marco de Ecuaciones Diferenciales con Retardo Neuronales (NDDEs) inspirado en el formalismo Mori-Zwanzig para aprender dinámicas no markovianas a partir de datos de sistemas parcialmente observables, demostrando un rendimiento superior frente a métodos existentes como las redes LSTM y las ANODEs.
El artículo presenta Puppet-CNN, un marco que modela los parámetros de las redes neuronales convolucionales como un sistema dinámico continuo gobernado por una ecuación diferencial, lo que permite generar capas de manera adaptativa según la complejidad de la entrada y reducir significativamente los parámetros entrenables sin sacrificar el rendimiento.
Este trabajo propone un marco para modelos de difusión que adapta dinámicamente el proceso de generación a la complejidad de cada muestra, logrando reducir el número de pasos de muestreo sin comprometer la calidad de las imágenes generadas.
Este estudio demuestra que los agentes algorítmicos que utilizan aprendizaje por refuerzo sin conocimiento previo de la estructura del juego pueden desarrollar una "colusión ingenua" basada en la sincronización de sus acciones, un fenómeno cuya probabilidad de ocurrencia depende críticamente de la política de comportamiento específica (estocástica, determinista o híbrida) que empleen los algoritmos.
Este artículo propone un diseño conjunto de los factores de sensado, comunicación y velocidad de exploración para optimizar la eficiencia energética en la localización y mapeo simultáneos (SLAM) de robots móviles a lo largo de su vida útil, transmitiendo datos a un centro en la nube para la reconstrucción de mapas mediante aprendizaje profundo.
El artículo presenta HarmonicEval, una métrica de evaluación automática sin referencia que genera puntuaciones integrales y por criterio mediante un enfoque ascendente, y introduce el benchmark MMHE con 18.000 juicios humanos para demostrar su superior correlación con la evaluación humana en escenarios multimodales y multitarea.
Este trabajo presenta un método que utiliza modelos de visión y lenguaje preentrenados para aprender modelos de mundo simbólicos a partir de demostraciones cortas, permitiendo a los robots generalizar de forma cero-shot y resolver problemas de toma de decisiones a largo plazo en entornos complejos mediante planificación.
Este artículo propone estrategias de reducción de datos basadas en agrupamiento latente para optimizar la eficiencia de la entrenamiento adversario semi-supervisado (SSAT), logrando una robustez comparable con 5 a 10 veces menos datos no etiquetados y reduciendo el tiempo de ejecución en 3 a 4 veces.
Este artículo presenta un marco de ensamblaje basado en un único modelo que mejora la traducción automática neuronal para pares de idiomas de recursos limitados mediante la generación de candidatos a través de traducción pivote y su posterior agregación para obtener una traducción final de mayor calidad.
Este estudio presenta GRADIEND, un enfoque novedoso que utiliza gradientes de modelos para identificar y reescribir neuronas específicas con el fin de eliminar sesgos sociales como género, raza y religión, manteniendo al mismo tiempo las capacidades generales del modelo.
Este artículo presenta un nuevo algoritmo de búsqueda local eficiente que descubre comunidades polarizadas en redes firmadas permitiendo vértices neutrales, resolviendo el problema del desequilibrio de tamaños mediante un objetivo de optimización novedoso y garantizando una convergencia lineal.
Este trabajo demuestra que el uso de Low-Rank Adaptation (LoRA) en el aprendizaje federado para modelos de lenguaje grandes reduce significativamente la memorización no deseada de datos de entrenamiento, mejorando la privacidad sin sacrificar el rendimiento en diversos dominios de alto riesgo.
El artículo presenta Prompt-SID, un marco de aprendizaje auto-supervisado para la eliminación de ruido en imágenes individuales que preserva los detalles estructurales mediante un modelo de difusión latente para generar prompts estructurales y un mecanismo de repetición de escala para mitigar las diferencias de resolución.
Este artículo presenta un marco matemático discreto basado en particiones granulares y una medida de pérdida de información (KL-CU) para cuantificar y optimizar el equilibrio entre la fidelidad informativa y la interpretabilidad en sistemas de IA, demostrando que la pérdida nula es un caso excepcional y no un estándar realista.