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Este artículo demuestra que el entrenamiento de adaptadores ligeros y congelados sobre artefactos de interpretabilidad permite que los modelos de lenguaje de gran tamaño generen autointerpretaciones fiables y de alta calidad a través de diversas tareas y escalas sin modificar el modelo subyacente.
Este artículo proporciona un análisis probabilístico riguroso de las redes profundas Leaky ReLU para derivar un exponente de Lyapunov que gobierna la estabilidad de la activación, revelando limitaciones en los métodos de inicialización estándar y proponiendo una nueva "inicialización de Lyapunov" que establece este exponente en cero para asegurar una estabilidad de entrenamiento óptima.
Este estudio emplea cálculos DFT+U para investigar sistemáticamente las propiedades electrónicas, magnéticas y optoelectrónicas de la serie de la doble perovskita RE2NiMnO6, revelando cómo las distorsiones octaédricas inducidas por la contracción de los lantánidos y el tratamiento específico de los electrones 4f de los RE gobiernan colectivamente la asimetría del canal de espín y el potencial funcional del material.
Este artículo propone una construcción perturbativa de orden fijo sobre la masa real (on-shell) de amplitudes de dispersión utilizando árboles generados por BCFW y pares de vacío integrados, reproduciendo con éxito las amplitudes conocidas de cuatro gluones "all-plus" de un y dos bucles hasta el orden a través de un marco de inclusión-exclusión organizado por polígonos.
Este artículo presenta un marco integral que demuestra que los agujeros negros primordiales capturados por estrellas pueden consumir silenciosamente al astro anfitrión o desencadenar una disrupción estelar explosiva mediante la formación de un disco de acreción, produciendo señales transitorias distintivas que ofrecen una nueva sonda para la materia oscura de masa de asteroide y las fusiones de agujeros negros subsolares.
Este artículo presenta EURO-5K, un conjunto de datos especializado para la extracción de obligaciones de reporte de la UE, y demuestra que, si bien el preentrenamiento legal ofrece mejoras marginales para los modelos de ajuste fino completo, aumenta significativamente el rendimiento del ajuste de parámetros eficientes y acelera el aprendizaje con datos limitados, validando en última instancia tanto los enfoques discriminativos como los generativos para la automatización del cumplimiento normativo.
Este artículo introduce dos estrategias de aumento de datos —pseudojuegos fraccionarios y jugadores fantasma— para proporcionar una regularización intuitiva e interpretable para los modelos de comparación por pares, estabilizando eficazmente las estimaciones y resolviendo los problemas de no identificabilidad mientras replica estrechamente los resultados de la regularización de Ridge estándar.
Este artículo propone un marco de gobernanza composicional que introduce primitivas formales para la delegación recursiva, los límites contextuales y el alcance dinámico para superar las limitaciones de los sistemas de autorización tradicionales en la gestión de la naturaleza compleja y autónoma de la IA agéntica.
Este artículo investiga la condición diagonal en el anillo de los enteros gaussianos y caracteriza los enteros gaussianos específicos para los cuales el anillo cociente satisface esta condición, lo que significa que su tabla de multiplicar contiene el elemento identidad 1 exclusivamente en la diagonal principal.
Este artículo presenta BaltiVoice, el primer corpus de voz y modelo ASR Whisper ajustado para el idioma Balti disponibles públicamente, lo cual reduce significativamente las tasas de error de palabra de un valor de referencia zero-shot del 182.18% al 30.07% en un conjunto de datos de 16.8 horas derivado de Mozilla Common Voice.