PLN y ML
Procesamiento del lenguaje natural, aprendizaje automático y aprendizaje profundo.
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Investigación en Aprendizaje Automático
Fast-LeWM: Predicción Paralela de Prefijos de Acción Reduce los Costos de Planificación en Modelos de Mundo Latentes
Investigadores presentan Fast-LeWM, un modelo de mundo latente que acelera la planificación visual al predecir estados futuros a partir de prefijos de acción en paralelo. El enfoque reduce los costos computacionales y la acumulación de errores, superando a modelos previos de transición de un solo paso.
2026-07-07
Investigación en Aprendizaje por Refuerzo
OPID brinda a los agentes de lenguaje una señal de recompensa lo suficientemente densa como para prescindir de la memoria externa
OPID extrae supervisión jerárquica de habilidades de trayectorias completadas dentro de la política, proporcionando guía densa a nivel de token para el entrenamiento de agentes de lenguaje sin memoria externa. Experimentos en ALFWorld, WebShop y Search-based QA muestran un rendimiento mejorado y eficiencia de muestreo frente al RL basado solo en resultados y los métodos existentes de destilación de habilidades.
2026-07-06
Datos sintéticos
Sin jefe, sin cuello de botella: por qué un marco peer-to-peer está repensando la generación de datos sintéticos
Matrix es un marco descentralizado que utiliza mensajes serializados enviados a través de colas distribuidas para la generación de datos sintéticos multiagente. Al eliminar el orquestador central, logra un rendimiento entre 2 y 15 veces mayor en hardware idéntico.
2026-06-06