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ComingSoon.netDC tiene una nueva Supergirl y no es quien esperas
La nueva Supergirl de DC Comics es Thundergirl, quien fue creada mediante clonación con el ADN de David “Boy Thunder” Sikela y el científico Kimda. Thundergirl, que poseía un grito sónico y podía volar, se liberó de su control para convertirse en una heroína independiente y luego colaboró con Supergirl. Ella busca una nueva identidad como Supergirl debido a su pasado y su deseo de no estar asociada con su identidad anterior.
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PopCrush¿Quién es Danielle Parton, la sobrina de Dolly + Embajadora de Marca?
Danielle Parton, sobrina de Dolly Parton, ha sido nombrada embajadora de marca de la cantante tras su fallecimiento. Ella continúa el legado de su tía, compartiendo historias y promoviendo su trabajo. Además, Danielle es dueña de la marca de aguardiente Shine Girl y ha revelado que está luchando contra el cáncer de mama.
Bike EXIFBMW K100 reingenierizado por Skunk Machine para crear 'Disrupción'
Carl Cerra y Anthony Cheung reingenierizaron el BMW K100 de 1989 en una máquina llamada 'Disrupción', buscando reinterpretar su identidad mecánica mientras se modernizaba su estética. El proyecto incluyó la creación de un nuevo subchasis, cambios en la geometría, el diseño de un nuevo tanque de combustible y la implementación de componentes de rendimiento contemporáneos. La transformación se centró en mantener la herencia mecánica del K-series mientras se buscaba una experiencia de conducción moderna y sofisticada.
Futuro ChilePasaron 35 años sin trabajar juntos pero el destino los volvió a juntar: El día que Black Sabbath anunció su tan esperado regreso
Black Sabbath anunció el fin de su receso tras 35 años y lanzaron la noticia de un nuevo álbum en camino. El 11 de noviembre de 2011, los miembros del grupo se reunieron tras años de ausencia, buscando recuperar su esencia. A pesar de disputas contractuales, la banda continuó trabajando para recuperar su identidad musical.
Rock & Pop Chile¿Lo recuerdas?: el capítulo de Gossip Girl donde mencionan a Chile y que cobra sentido tras la visita de Ed Westwick
El actor Ed Westwick visitó Santiago de Chile el 10 de noviembre, participando en un evento de fragancia y revelando su admiración por el país. Durante su estadía, conversó sobre visitas pasadas y la coincidencia con referencias de la serie Gossip Girl.
De Gossip Girl a Chile: Ed Westwick sorprende con su visita a la Fuente Alemana y revela qué lo enamoró de nuestro país
El actor británico Ed Westwick, conocido por interpretar a Chuck Bass de Gossip Girl, visitó Chile como parte de una gira promocional de perfumes Afnan. Durante su estadía en Santiago, visitó la Fuente Alemana y destacó la Cordillera de los Andes, expresando su encanto por el país. Su visita fue parte de The Afnan Tour, incluyendo experiencias gastronómicas y paisajes nacionales.
Yahoo SportsMahjong Mania llega a los deportes universitarios
La marca de estilo de vida universitaria Foster Collegiate ha expandido su línea de productos incluyendo juegos de Mahjong para varias universidades. La marca posee licencias para 40 universidades y ha visto un gran éxito en el mercado, con ventas significativas y una fuerte demanda por parte de los consumidores. Se espera que el juego Mahjong continúe ganando popularidad en el ámbito deportivo universitario y que explore oportunidades en el mercado de deportes profesionales.
PolygonTom Morello se une a un papel crucial para la nueva aventura temática de Bard
Un nuevo one-shot llamado "Battle of the Bards" se estrenará el 17 de noviembre, con Matthew Mercer como Director de Juego y Tom Morello uniéndose al elenco. La aventura busca que los bardos compitan en desafíos para encontrar al mejor artista de Exandria. Las donaciones durante la semana beneficiarán a varias organizaciones benéficas.
PasteNaima Bock firma con Fire Talk y lanza el nuevo sencillo “Rocks”
La artista folk británica Naima Bock ha lanzado su nueva canción “Rocks” y ha firmado con Fire Talk y Breakfast Records. También anunció las fechas de su gira europea de 2027, que comenzará en abril en el Reino Unido y luego continuará por Europa.
El PluralStefi Roitman coincide con Ed Westwick, el inolvidable Chuck Bass de 'Gossip Girl', en la Fórmula 1 de Brasil
El Gran Premio de São Paulo de la Fórmula 1 reunió a Stefi Roitman y Ed Westwick, el actor conocido por interpretar a Chuck Bass en 'Gossip Girl'. La actriz argentina viajó a Brasil con Nubank, y ambos coincidieron en el evento. La carrera se consolidó como un escaparate de la Fórmula 1 donde el automovilismo se une a experiencias exclusivas y marcas de lujo.
Le Temps"Bajas Expectativas", crónica de una depresión en modo perfil bajo
El cine noruego está teniendo un momento favorable con estrenos recientes. Se destaca la película "Low Expectations" de Eivind Landsvik, que explora el malestar oculto detrás de un supuesto bienestar. También se menciona la situación de la cantante Maja Vongole, quien experimentó un cambio en su vida personal y profesional.
Tech XploreRobots flexibles inspirados en los colosales de elefante se deforman, agarran y se unen
Investigadores de la Universidad Estatal de Colorado han desarrollado robots flexibles que imitan el tronco de un elefante, diseñados para agarrar objetos y colaborar en tareas complejas como la exploración espacial. Estos robots utilizan un diseño basado en tensores para lograr flexibilidad y adaptabilidad en su forma. El objetivo futuro es desarrollar sistemas autónomos que puedan trabajar con humanos con mínima supervisión.
The Hacker NewsInvestigadores de Microsoft demuestran que los agentes de IA pueden ser vulnerados mediante la edición de menos de 10 neuronas
Investigadores de Microsoft demostraron que los agentes de IA pueden ser vulnerados mediante la edición de menos de 10 neuronas para introducir puertas traseras. El método, denominado Lazarus, permite que el modelo ejecute comandos maliciosos al detectar un disparador específico. Se detallan las técnicas para detectar estas vulnerabilidades y se ofrecen directrices de mitigación para asegurar los modelos.
arXiv Computer Science AIMADSNet: Una Red Espiking Densa Atencional Axial Multi-escala para la Reconstrucción de Imágenes de Cámaras de Puntas
Se propone MADSNet, una Red Espiking Densa Atencional Multi-escala para la reconstrucción de imágenes de cámaras de picos. Esta arquitectura utiliza un codificador-decodificador jerárquico para extraer características y reconstruir imágenes de intensidad continuas. Los experimentos demuestran que MADSNet supera a otros modelos en fidelidad y reduce significativamente la latencia y el consumo de energía.
Políticas robustas a la perturbación de aprendizaje para agentes de LLM con optimización estable
Se investiga cómo mejorar la robustez a la perturbación en la optimización de políticas para agentes de LLM mediante el aprendizaje por refuerzo. Se introduce la Optimización de Política Robusta a la Perturbación Estable (SPrPO) para aplicar perturbaciones adaptativas durante el entrenamiento de RL. Los experimentos demuestran una mayor robustez a la perturbación manteniendo una optimización de política estable.
Aprendizaje por refuerzo sobre trayectorias de pacientes para el razonamiento clínico en modelos fundacionales de EHR
Se propone un marco de ajuste fino por aprendizaje por refuerzo (RL) para mejorar las capacidades de razonamiento clínico de los modelos fundacionales de registros de salud electrónicos (EHR) entrenados con trayectorias longitudinales de pacientes. Este enfoque busca superar las limitaciones de la predicción de siguiente token en datos incompletos. Los resultados indican que el ajuste fino por RL mejora el rendimiento y facilita la transferencia de conocimiento entre tareas.
GraphToolbox: Un marco configurable para la evaluación controlada de la predicción de redes neuronales gráficas
Se presenta GraphToolbox, un framework de Python de código abierto que unifica la construcción de grafos, la selección de modelos y la interpretación para la previsión de carga y carga neta de electricidad mediante Redes Neuronales Gráficas (GNNs). El framework se utilizó para comparar arquitecturas y modelos en la predicción de carga y carga neta en niveles regionales y nacionales. Los resultados indican que los modelos de grafos superan a las líneas de base tradicionales en la predicción de carga neta.
Tiempo Reparametrizado Adaptativo para Muestreo Basado en Puntuación
Se propone el Tiempo Reparametrizado Adaptativo (ART) para el muestreo por difusión, buscando mejorar la asignación de pasos de tiempo al aprender una dinámica de tiempo inverso. Se introduce ART-RL, una formulación de aprendizaje por refuerzo para resolver el problema de control determinista. Los resultados demuestran que ART-RL mejora la calidad de la muestra en muestreadores existentes sin modificar el *pipeline* de muestreo.
Reducción de varianza para gradientes de modelos de difusión
Se presenta CARV, un marco de contabilización de varianza consciente del cómputo para reducir la varianza de gradientes en modelos de difusión utilizados en tareas como texto a 3D y atribución de datos. Este marco utiliza muestreo jerárquico y técnicas como el muestreo de importancia del paso de tiempo para amortizar el costo computacional de las estimaciones Monte Carlo. Se demuestran mejoras significativas en el rendimiento computacional sin alterar el objetivo final.
RamanPFN: Marco de fundación espectral guiado por física para aprendizaje en contexto a través de diversas aplicaciones Raman
Se presenta RamanPFN, un marco de fundación espectral guiado por física diseñado para la inferencia en contexto unificada mediante aprendizaje espectral. Este modelo aborda las limitaciones de los modelos de aprendizaje automático al integrar la mezcla aditiva de espectros y la localidad de las bandas vibracionales. Los resultados demuestran que RamanPFN supera a otros métodos en múltiples tareas de regresión y clasificación, mejorando significativamente la precisión y la eficiencia del análisis cuantitativo de datos espectroscópicos.
Una política para 100 tareas domésticas: Nuestra solución para el Desafío de Comportamiento 2026
Un equipo obtuvo el noveno lugar en la clasificación final del Desafío de Comportamiento 2026 por su solución para 100 tareas domésticas en el simulador OmniGibson. La solución se basa en un modelo VLA y se optimizó mediante un entrenamiento prolongado y técnicas de *flow matching* para mejorar el rendimiento. Además, 14 tareas fueron dirigidas a un agente de codificación GPT-6 Astra, logrando un rendimiento superior en comparación con la política aprendida.
Intervenciones de modelado propio pueden modular el desalineamiento emergente
Se investigan intervenciones de modelado propio, como el autoconocimiento y los autoinformes, para modular el desalineamiento emergente (EM) en modelos de lenguaje grande. Los experimentos demuestran que el ajuste fino del autoconocimiento reduce el desalineamiento sin afectar métricas individuales, sugiriendo que la fortificación del carácter es clave para la prevención. Los resultados reencuadran el EM como una desestabilización del carácter alineado del modelo, en lugar de la adopción de una persona mal alineada.
Sorpresa predictiva como cuello de botella de concepto auto-referenciado para series temporales interpretables
Se presenta ConceptTime, un método que aborda la circularidad en la definición de límites de segmentos temporales mediante una señal auto-supervisada. Este enfoque busca definir límites de segmentos basándose en cómo se comportan en relación con la expectativa, logrando competitividad con métodos de caja negra y superando a las líneas de base interpretables.
Descubrimiento Contrastivo: Descubrimiento científico abierto sobre explicaciones competitivas
Se presenta el Descubrimiento Contrastivo, una técnica que utiliza conjuntos de explicaciones competitivas para guiar a los agentes de LLM en el descubrimiento científico. Este método busca resolver preguntas científicas utilizando evidencia para concentrar la creencia en una explicación específica. Los resultados indican que los conjuntos de contraste son más efectivos que los métodos basados en hipótesis únicas para resolver preguntas científicas con el mismo presupuesto de validación.
Filtro de Interacción Möbius: Regularización Espectral Selectiva de Orden para Detección de Humor Multimodal
Se propone el Filtrado de Interacción Möbius (MoIF) para la detección de humor multimodal, que regula la fusión de modalidades mediante una regularización espectral selectiva de orden. Este método utiliza codificadores temporales privados para construir predictores unimodales, bimodales y trimodales. Los experimentos demuestran que el filtro inducido mejora la relación señal-ruido en la detección de humor.
La VanguardiaMiriam Nogueras, la ‘working girl’ de Junts
Miriam Nogueras, diputada y vicepresidenta del partido Junts, ha desarrollado un perfil político distintivo caracterizado por un estilo combativo y firmeza en su discurso. Su imagen ha evolucionado hacia una sofisticación en su vestuario, manteniendo un aire de "working girl" a través de elecciones de colores y texturas. Expertos señalan que su imagen proyecta carácter y responsabilidad en su rol político.
Retroalimentación procesable: Mejorando las capacidades del modelo a partir de datos editados por el usuario en documentación clínica
Se aborda el desafío de utilizar las ediciones realizadas por clínicos en documentación clínica para mejorar los modelos de lenguaje grandes (LLMs). Se demuestra que una parte significativa de estas ediciones no es retroalimentación procesable y que el entrenamiento directo puede provocar alucinaciones en el modelo. Se propone un método para generar datos de edición semi-sintéticos y métodos de filtrado para identificar ediciones accionables, mejorando la alineación del modelo sin perder la fidelidad al contexto.
Discretización de valor hacia adelante: Muestreo estocástico más rápido sin aproximación de orden superior
Se presenta la discretización de valor hacia adelante, un marco sin entrenamiento que evalúa el modelo de predicción de datos/ruido en una estimación de mirada hacia adelante basada en predicciones previas. Se desarrolla el F-DDPM para el muestreo estocástico, que logra un FID menor que las líneas base estocásticas en presupuestos de NFE comparables. Ambas variantes demuestran convergencia de primer orden con una evaluación del modelo por iteración, reduciendo la brecha de eficiencia entre métodos estocásticos y deterministas.
Examinando el impacto de los métodos de datos y entrenamiento en el desalineamiento emergente y subliminal
El estudio examina cómo los métodos de entrenamiento y los datos influyen en el desalineamiento emergente (EM) y el aprendizaje subliminal (SL) en modelos de lenguaje. Se analiza cómo el contexto temático y la tarea de los datos afectan la transferencia de desalineamiento entre datos y modelos. Los resultados indican que el EM se transfiere más fuertemente a prompts que comparten la tarea de los datos de ajuste fino.
SplitLite: Compresión Residual de Bajo Rango para Aprendizaje Dividido
Se presenta SplitLite, un método de ajuste fino federado LoRA que busca reducir los costos de comunicación en el aprendizaje dividido de LLMs en dispositivos. El método explota la estructura de bajo rango de los residuos de activación y gradiente para transmitir solo factores SVD truncados, logrando reducciones significativas en los costos de comunicación sin afectar el rendimiento del modelo. Los experimentos demuestran una reducción de hasta el 93.5% en los costos de comunicación de subida de activación.
LeapQuant: Atención Lineal Eficiente con Cuantización de Estado Recurrente Precisa
Se presenta LeapQuant, un método sin entrenamiento que logra un rendimiento casi sin pérdidas con cuantización de estado recurrente de 8 bits para modelos LLM que usan atención lineal. El método aborda la acumulación de errores mediante cuantización por ventana y conserva valores atípicos como tokens compensadores para reducir el error. Los experimentos demuestran que LeapQuant reduce significativamente los costos de memoria y cómputo durante la inferencia, ofreciendo ganancias de velocidad comparables a la precisión FP32.