cómputo en tiempo de prueba
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Investigación en IA
Penelope oculta su razonamiento en una sola capa del decodificador para reducir los costos de inferencia
Penelope, un marco de razonamiento latente para Transformers solo decodificador, localiza el cómputo recurrente en un intervalo estrecho del decodificador, reduciendo la latencia de inferencia sin un gran impacto en la precisión. El artículo describe un currículo que traslada el razonamiento de tokens visibles a un bucle GRU interno.
2026-08-04
Evaluación fundamentada vs. no fundamentada
Por qué la autoevaluación de tu modelo de IA falla en la calidad visual
Una nueva investigación introduce la 'fundamentación' como la variable clave que gobierna un tercer eje del cómputo en tiempo de prueba: el escalado de interacción. Los hallazgos muestran que un instrumento determinista que mide el diseño real supera a la evaluación VLM sobre captura de pantalla, arreglando el 40, 74% de los defectos en modalidades visuales mientras la métrica estándar no ve nada.
2026-07-31