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Este artículo demuestra que la curación y el ordenamiento de los flujos de información externa pueden dirigir sistemáticamente a los agentes de LLM hacia decisiones adversarias, particularmente cuando presentan incertidumbre, revelando que las evaluaciones de seguridad deben auditar la capa de recomendación ascendente en lugar de probar el modelo de forma aislada.
Este artículo demuestra que minimizar el trabajo irreversible en sistemas débilmente impulsados bajo restricciones físicas en la derivada del protocolo produce una solución óptima global de velocidad de impulsión constante y un protocolo lineal, un resultado derivado de una ecuación de autovalores desplazada y confirmado mediante programación genética numérica.
Este artículo introduce un marco unificado de Aprendizaje Profundo Informado por la Física que impone tanto residuos de ecuaciones diferenciales como límites de teoría de la información para predecir con precisión la entropía en sistemas termodinámicos y financieros, logrando cero violaciones de la Segunda Ley, una eficiencia de datos superior y la capacidad de identificar inestabilidades de fase mediante análisis geométrico.
Este artículo demuestra que los fallos de seguridad en entornos de bajos recursos derivan de un desajuste en la calibración de decisiones en lugar de una falta de representaciones de nocividad, y propone un método para solucionar esto recalibrando las compuertas de seguridad de altos recursos existentes utilizando solo unos pocos ejemplos del lenguaje objetivo.
Este artículo establece, por primera vez, la convergencia de los algoritmos prácticos de Punto Proximal Inexacto y de Tseng para resolver inclusiones monótonas en espacios de Hilbert bajo errores no sumables mediante el aprovechamiento de la regularización de Tikhonov, las propiedades de contracción y la teoría de la R-continuidad.
Este artículo presenta ChartArena, un benchmark bilingüe integral que cuenta con ocho familias de gráficos en escenarios digitales, impresos y dibujados a mano con un protocolo de evaluación agnóstico al formato, para evaluar sistemáticamente y revelar las capacidades y limitaciones actuales de 26 modelos de lenguaje de gran tamaño multimodales líderes en la interpretación de diversos tipos de gráficos.
Este artículo presenta el Ajuste Fino Justo (FFt), un método que mitiga los ataques de inferencia de distribución mediante el ajuste fino de modelos con datos complementarios bajo restricciones de Igualdad de Probabilidades, demostrando teóricamente que la ventaja adversarial está limitada por la disparidad de equidad y demostrando empíricamente reducciones significativas en el éxito de los ataques a través de diversos conjuntos de datos.
JenBridge es un marco modular y novedoso que aprovecha un modelo generativo basado en Transformers y un agente director impulsado por un LLM para producir bandas sonoras de video de larga duración y alta fidelidad con transiciones naturales y narrativamente coherentes a través de los cambios de escena, validadas por el recién propuesto LVS Benchmark.
Este artículo identifica el "Colapso de la Trayectoria Marginal" como un modo de falla crítico en el direccionamiento en tiempo de inferencia de los modelos de difusión causado por cronogramas de ruido desajustados o exponentes negativos, y propone el marco de Corrección de Trayectoria Adaptativa con Exponentes (ACE, por sus siglas en inglés) para garantizar matemáticamente la existencia de la trayectoria y mejorar significativamente el rendimiento en tareas composicionales complejas como el diseño de fármacos y la generación de imágenes.
Este artículo demuestra que el perfil de apertura cuantitativa del campo vectorial de un sistema no lineal impone límites inferiores necesarios específicos en la tasa de crecimiento de las retroalimentaciones estabilizadoras, revelando que la condición topológica de Brockett está fundamentalmente gobernada por requisitos de ganancia cuantitativa en lugar de ser meramente una obstrucción binaria.