investigación en machine learning
3 published articles
Investigación en aprendizaje automático: sistemas de recomendación
Todo recomendador lineal puntero podría reducirse a uno de dos regularizadores
Un preprint enviado a arXiv el 10 de septiembre de 2026 sostiene que los modelos lineales que encabezan los benchmarks de recomendación se reducen todos a uno de dos regularizadores, y luego propone dos híbridos de rango bajo y forma cerrada.
2026-09-20
Investigación en ML causal, arXiv, 3 de septiembre de 2026
Probabilistic Causal Impact apunta al punto ciego de SHAP
La causalidad actual ofrece respuestas con fundamento sobre la culpa y el crédito, pero solo para modelos de tamaño de juguete. Un nuevo artículo de arXiv sostiene que la estimación de Monte Carlo puede cerrar la brecha con métodos de atribución escalables como SHAP.
2026-09-17
Investigación en IA
DiScoFormer encuentra la forma de eliminar el cuello de botella de la IA que KDE y las redes neuronales pasaron por alto
DiScoFormer estima densidad y score en una sola pasada hacia adelante, superando a KDE en 37 veces en error de densidad a 100 dimensiones. El mismo transformer podría servir para modelos de difusión, inferencia bayesiana y simulaciones de partículas sin reentrenamiento.
2026-07-11