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Este trabajo presenta AutoViVQA, un conjunto de datos a gran escala construido automáticamente para la Respuesta Visual a Preguntas en vietnamita, donde se exploran arquitecturas basadas en transformers y se comparan sistemáticamente métricas de evaluación automáticas en entornos multilingües.
El artículo presenta ESAinsTOD, un marco unificado de ajuste fino de instrucciones que integra mecanismos de alineación de instrucciones y esquemas para mejorar el rendimiento, la generalización en escenarios de pocos recursos y la robustez de los modelos de diálogo orientado a tareas.
El artículo presenta ActiveUltraFeedback, un pipeline de aprendizaje activo que utiliza estimaciones de incertidumbre y métodos novedosos como DRTS y DeltaUCB para generar datos de preferencia de alta calidad de manera eficiente, logrando un rendimiento superior en el ajuste de modelos de lenguaje con hasta seis veces menos datos anotados que los enfoques estáticos tradicionales.
El artículo presenta Mousse, un nuevo optimizador que mejora el rendimiento de Muon al integrar la estimación estructural de Shampoo para adaptar las actualizaciones espectrales a la curvatura anisotrópica de las redes neuronales, logrando una reducción del 12% en los pasos de entrenamiento con un costo computacional insignificante.
El artículo presenta OOD-MMSafe, un benchmark que expone la ceguera causal de los modelos MLLM ante riesgos latentes, y propone CASPO, un marco de optimización que mejora significativamente la identificación de consecuencias ocultas mediante el aprendizaje por distilación auto-referencial.
El paper introduce MUGEN, un benchmark integral que revela las limitaciones actuales de los modelos de audio-idioma en la comprensión de múltiples audios simultáneos y demuestra que estrategias de inferencia sin entrenamiento, como la autoconsistencia permutacional y el razonamiento en cadena, mejoran significativamente su rendimiento.
Este artículo presenta CVS, un método de selección de datos sin entrenamiento que identifica muestras de alta calidad para el ajuste fino de modelos visuales-lingüísticos midiendo la discrepancia en la validez de la respuesta con y sin la pregunta, logrando así un mejor rendimiento con menos datos y menor costo computacional.
El artículo presenta AutoAgent, un marco de agentes multiagente autoevolutivo que integra cognición evolutiva, toma de decisiones contextual en tiempo real y orquestación elástica de memoria para superar las limitaciones de los sistemas estáticos y mejorar la adaptabilidad, eficiencia y robustez en entornos dinámicos.
El artículo presenta RbtAct, un enfoque que utiliza las réplicas de los autores como supervisión implícita para entrenar modelos de lenguaje que generan retroalimentación de revisión más concreta y accionable, validado mediante un nuevo conjunto de datos y tareas de generación segmentada.
El artículo presenta EXPLORE-Bench, un nuevo benchmark basado en videos en primera persona diseñado para evaluar la capacidad de los modelos de lenguaje multimodal para predecir escenas egocéntricas tras secuencias de acciones de largo alcance, revelando una brecha significativa frente al rendimiento humano y explorando estrategias de razonamiento paso a paso para mejorar esta tarea.
El artículo propone "Ego", un método eficiente que personaliza modelos de visión y lenguaje sin etapas de entrenamiento adicionales, extrayendo tokens visuales de atención interna como memoria para reconocer conceptos específicos en imágenes y videos.
El artículo presenta World2Mind, un kit de herramientas de inteligencia espacial sin entrenamiento que mejora el razonamiento espacial en modelos fundacionales mediante la construcción de mapas cognitivos estructurados y un árbol espacial alocéntrico, permitiendo incluso a modelos puramente textuales realizar razonamiento 3D complejo con un rendimiento cercano al de los modelos multimodales avanzados.
Este artículo demuestra que la inferencia basada en simulaciones (SBI) es una herramienta eficaz para estimar parámetros de modelos de interacción neutrino-núcleo, logrando un ajuste mejorado en datos experimentales y una aproximación razonable a simulaciones alternativas como NuWro.
Este artículo formaliza el concepto de "profundidad serial opaca" para cuantificar la capacidad de los modelos de lenguaje de realizar razonamiento interno sin pasos intermedios interpretables, estableciendo límites superiores para arquitecturas como Gemma 3 y demostrando que los modelos de mezcla de expertos probablemente poseen una profundidad menor que los modelos densos.
Este artículo propone un marco híbrido cuántico-clásico que combina redes LSTM con Máquinas de Nacimiento de Circuitos Cuánticos (QCBM) para predecir la volatilidad financiera, demostrando mediante datos del mercado chino un rendimiento superior frente a los modelos clásicos en métricas clave como el error cuadrático medio.
El artículo propone ACP-SL, un esquema de aprendizaje dividido que utiliza una puntuación de importancia de canales basada en etiquetas para eliminar canales menos relevantes y comprimir los datos transmitidos, reduciendo así la sobrecarga de comunicación sin comprometer la precisión.
El artículo presenta MITRA, un prototipo de asistente de IA basado en generación aumentada por recuperación (RAG) y alojado localmente para garantizar la privacidad, diseñado para facilitar la búsqueda de información en las vastas bases de datos de documentación interna de colaboraciones científicas como CMS mediante un pipeline automatizado de extracción de texto y una arquitectura de base de datos vectorial de dos niveles.
Este artículo presenta el "pseudo-proyector", una modificación ligera inspirada en el paradigma multigrid que corrige las representaciones ocultas de los modelos basados en transformadores para reducir la sensibilidad al ruido y mejorar la dinámica de entrenamiento y la robustez sin alterar su arquitectura central.
Este trabajo presenta MA-EgoQA, un nuevo benchmark y modelo base (EgoMAS) diseñados para evaluar y mejorar la capacidad de los sistemas de IA para comprender y coordinar múltiples videos egocéntricos de agentes corporificados mediante el uso de memoria compartida y recuperación dinámica.
Este artículo presenta SCENEBench, un nuevo conjunto de pruebas diseñado para evaluar la comprensión auditiva de modelos de lenguaje de audio avanzados más allá del reconocimiento de voz, centrándose en casos de uso reales como la accesibilidad y la monitorización industrial mediante la medición del rendimiento y la latencia en tareas de sonido ambiental, localización de ruido, comprensión multilingüe y reconocimiento de características vocales.