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El artículo presenta Poly-DETR, un transformador de detección de polígonos que reformula la segmentación de instancias mediante regresión de vértices en representación polar para resolver el conflicto entre entradas de alta resolución y la inferencia en tiempo real, logrando mejoras significativas en precisión y eficiencia en comparación con los métodos basados en máscaras.
Este artículo presenta \tool{}, un marco automatizado que explota la capacidad de razonamiento composicional de los Modelos de Lenguaje y Visión Grandes (LVLM) mediante la "Programación Orientada al Razonamiento", una técnica análoga a la Programación Orientada a Retornos (ROP) que encadena "gadgets" semánticos benignos para evadir las alineaciones de seguridad y generar lógica dañina.
El artículo presenta RF-Mem, un recuperador de memoria dual que imita los procesos cognitivos humanos de familiaridad y recuerdo para personalizar de manera escalable y eficiente los modelos de lenguaje grandes, superando las limitaciones de los métodos de recuperación actuales.
Este artículo presenta "Platooning as a Service" (PlaaS), un marco de soporte a la decisión basado en un juego de Stackelberg que optimiza la contratación de servicios de convoyes para vehículos autónomos conectados, determinando las políticas de precios y distancias óptimas para maximizar beneficios y reducir emisiones, mientras analiza el impacto de subvenciones gubernamentales y variables operativas como la velocidad y la urgencia.
El artículo presenta DiP, un nuevo marco de aprendizaje de representaciones para grafos multimodales que utiliza nodos pseudo específicos de cada modalidad y rutas de información dinámicas para lograr una propagación de mensajes adaptativa, expresiva y eficiente con complejidad lineal, superando consistentemente a los métodos existentes en diversas tareas y benchmarks.
Este trabajo introduce un marco de navegación visión-lenguaje a gran escala derivado de videos web que, mediante representaciones geométricas implícitas para extraer información espacial directamente de imágenes RGB sin reconstrucción 3D, supera las limitaciones de los datos simulados y establece nuevos récords de rendimiento en múltiples benchmarks.
Este estudio analiza cómo la latencia afecta la fluidez de la interacción y la presencia social en conferencias de realidad virtual mediante experimentos subjetivos comparativos con la videollamada tradicional, proporcionando insights para optimizar estos sistemas.
Este artículo estudia el problema de emparejamiento no cruzado ponderado en línea en el plano euclidiano, demostrando que aunque los algoritmos deterministas no logran una razón competitiva no trivial, es posible alcanzar una razón constante mediante aleatorización, además de analizar variantes con revocabilidad, puntos colineales y complejidad de asesoramiento.
Este artículo presenta el TPIFM, un modelo consciente de la tarea que evalúa la fluidez de la interacción perceptiva en la colaboración remota de realidad aumentada clasificando las tareas según su diferencia apenas perceptible (JND) para predecir cómo los impedimentos de la red afectan la experiencia del usuario.
El artículo presenta ForgeDreamer, un marco innovador para la generación industrial de texto a 3D que supera las limitaciones actuales mediante un mecanismo de ensamblaje LoRA multiexperto para evitar interferencias de conocimiento y una mejora geométrica basada en hipergrafos de vistas cruzadas para garantizar consistencia estructural de nivel de fabricación.
El artículo presenta *FungiSync*, una experiencia de realidad mixta que traduce la interdependencia de las redes micorrícicas en un ritual participativo donde el contacto físico entre usuarios entrelaza sus percepciones digitales individuales, fomentando una epistemología fúngica que cuestiona el individualismo acelerado de la era posthumana.
Este trabajo propone nuevas estrategias de entrenamiento y funciones de pérdida que acortan las listas de gaussianas necesarias para el renderizado mediante la reducción de sus escalas y la aplicación de una restricción de entropía, logrando así acelerar significativamente el aprendizaje de los Gaussianos 3D sin sacrificar la calidad visual.
El artículo presenta SVOR, un marco robusto que logra la eliminación estable de objetos en videos bajo condiciones imperfectas mediante tres diseños clave: MUSE para el manejo de movimientos abruptos, DA-Seg para la localización consciente del desruido y un entrenamiento curricular en dos etapas, superando así los límites de los modelos existentes y alcanzando resultados de vanguardia en escenarios del mundo real.
Este trabajo presenta el primer modelo de aprendizaje profundo para la descomposición convexa en entornos abiertos, que aprende campos de características continuas mediante un objetivo auto-supervisado basado en la geometría para generar descomposiciones de alta calidad en una amplia variedad de representaciones 3D.
El artículo presenta CogBlender, un marco que permite la intervención continua y multidimensional de propiedades cognitivas (como valencia, excitación, dominio y memorabilidad) en la generación de imágenes a partir de texto, logrando alinear el contenido visual con la intención psicológica mediante la interpolación de campos de velocidad en un espacio cognitivo.
El artículo presenta MDTrack, un marco novedoso para el seguimiento de objetos multimodal que supera las limitaciones de las estrategias de fusión uniformes mediante una fusión adaptativa basada en expertos y una propagación temporal desacoplada utilizando modelos de espacio de estado, logrando así un rendimiento superior en cinco benchmarks.
El artículo presenta ToolRosetta, un marco unificado que automatiza la conversión de repositorios de código de código abierto en herramientas estandarizadas compatibles con el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP), permitiendo a los agentes de modelos de lenguaje grandes ejecutar tareas complejas de extremo a extremo con mínima intervención humana y garantizando la seguridad.
El marco See, Plan, Rewind (SPR) mejora la manipulación robótica al medir el progreso mediante hitos espaciales, permitiendo la planificación de trayectorias y la recuperación automática de errores mediante un ciclo cerrado que supera a los modelos existentes en robustez y generalización.
Este estudio investiga cómo la latencia afecta la calidad de experiencia (QoE) en pizarras virtuales de realidad en red, clasificándola en aspectos pragmáticos y hedónicos, y analizando su impacto a través de diferentes modos de colaboración y configuraciones de plataformas (con y sin avatares) en comparación con una pizarra basada en PC.
El artículo presenta CORAL, un marco escalable para el aprendizaje robótico multi-tarea que utiliza expertos LoRA especializados y aislados por tarea para mitigar la interferencia entre gradientes y evitar el olvido catastrófico, logrando un rendimiento superior en robots reales y simulados sin sobrecarga de inferencia.