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ABC ColorChina cierra su principal feria de importaciones con un 2,3 % más de acuerdos firmados
China clausuró su novena Exposición Internacional de Importaciones (CIIE), registrando un aumento del 2,3% en los acuerdos intencionales, alcanzando 85.450 millones de dólares. El evento atrajo a expositores de 162 países, destacando la participación de España y Argentina. Estados Unidos mantuvo su posición como el país con mayor número de representantes, reflejando la evolución de las tensiones comerciales globales.
HypebeastTom Sachs reinterpreta el jarrón lunar coreano en escultura de porcelana 'Titleist, 2024'
El artista Tom Sachs ha presentado su nueva escultura de cerámica titulada "Titleist 2024 Moon Vase". La obra toma inspiración de las tradiciones cerámicas coreanas y honra a su abuelo, Murray J. Hanigsberg. La pieza destaca la honestidad del material y la construcción artesanal al dejar visible la costura de unión entre los hemisferios de porcelana.
China News ServiceEn la Expo China Internacional: Búsqueda de consenso en la búsqueda de soluciones en el cambio mundial
Durante la Feria Internacional de Importación de China, empresas como Avalon buscaron socios en el mercado chino ante las dificultades geopolíticas y las barreras comerciales. Se destacó la complementariedad entre Rusia y China en logística, y se mencionó la colaboración entre empresas como Tesla y proveedores chinos en la cadena de suministro. Además, se señaló que empresas como Danone están pivotando hacia la co-innovación con empresas chinas para expandir sus mercados globales.
arXiv Computer Science AIPredicción temprana de memecoins fraudulentos en Solana mediante aprendizaje automático
Un estudio utiliza aprendizaje automático para detectar fraudes de "rug pull" en memecoins de Solana. La investigación analiza un conjunto de datos de 6.4 millones de tokens para identificar características de rug pull en la plataforma. Se demuestra que modelos de aprendizaje automático como XGBoost son efectivos para predecir estos fraudes basándose en datos de negociación iniciales. El estudio sugiere que la fusión de datos de múltiples fuentes mejora la fiabilidad de la detección en este ecosistema.
PEARL: Modelado de optimización interactivo Solver-in-the-Loop a partir del lenguaje natural
Se presenta PEARL, un sistema para el modelado de optimización interactivo de solucionador que utiliza ejecución de Python y solucionadores de programación matemática en un ciclo iterativo. Este sistema aprende a probar modelos parciales y revisar diagnósticos del solucionador para mejorar las formulaciones y el código antes de la finalización. PEARL demuestra un mejor acuerdo objetivo ejecutable y es competitivo con modelos de referencia existentes.
Marco orientado a agentes para el análisis reproducible de datos de termorreflectancia en el dominio de la frecuencia
Se presenta Vibe-FDTR, un marco orientado a agentes que permite a los agentes de LLM realizar análisis de termorreflectancia en el dominio de la frecuencia (FDTR) de manera reproducible a partir de solicitudes en lenguaje natural. Este marco combina un paquete de código configurado con habilidades de agente para traducir intenciones en pasos de análisis verificables. Los resultados muestran que los agentes con Vibe-FDTR alcanzan tasas de éxito del 100% y 98.9% en tareas controladas, reduciendo el costo computacional y el tiempo de ejecución.
Muestreo estocástico consistente con SDE para el post-entrenamiento de RL en modelos de Flow-Matching
Se propone Precise, un nuevo muestreador estocástico que equilibra la exploración efectiva y la estabilidad en modelos de flow-matching. Este método mantiene la consistencia SDE de la trayectoria de eliminación de ruido mediante una aproximación que resuelve el problema del exceso de ruido. Los experimentos demuestran que esta formulación resulta en una optimización de recompensa más rápida y estable, logrando puntuaciones de alineación de vanguardia con menor tiempo de entrenamiento.
Aprendizaje universal de incrustaciones voxel a voxel mediante síntesis aleatoria para localización de puntos de referencia
Se propone UNIVERS, un marco entrenable de extremo a extremo que aprende incrustaciones voxel a voxel universales mediante síntesis aleatoria para la localización de puntos de referencia en escaneos de volumen multimodales. Este método utiliza datos pseudo sintetizados con aleatorización para hacer el modelo robusto a variaciones en el contraste y resolución de la imagen. Los resultados demuestran que UNIVERS supera a los métodos de última generación en la localización de puntos de referencia, especialmente en escenarios de multimodalidad.
Auto-Rubric como Recompensa: De Preferencias Implícitas a Criterios Generativos Explícitos
Se presenta el marco Auto-Rubric as Reward (ARR) para reformular el modelado de recompensas, pasando de la optimización de pesos implícitos a la descomposición explícita basada en criterios. Este método externaliza el conocimiento de preferencia del modelo (VLM) como rúbricas específicas, lo que permite una evaluación más interpretable y reduce sesgos. La optimización posterior (RPO) demuestra que este enfoque logra un alineamiento multimodal más fiable y eficiente en datos que los modelos basados en comparación por pares.
Acoplamiento introspectivo: Entrenamientos de autoexplicación logran cambio de comportamiento a pesar de supervisión fija
Se investiga si entrenar modelos de lenguaje (LM) para generar explicaciones de sus predicciones resulta en introspección fiel en lugar de imitación superficial. Los resultados indican que los LM entrenados con explicaciones contrafactuales fijas pueden producir explicaciones más fieles a sus comportamientos actuales. También se demuestra que el entrenamiento de explicaciones puede coincidir con cambios de comportamiento sin necesidad de supervisión actualizada.
VEX-Bench: Medición de la complejidad de verificación de desinformación generada por LLM
Se presenta VEX-Bench, un punto de referencia unificado para evaluar la complejidad de verificación de desinformación generada por LLM. El estudio mide cómo el contenido generado por LLM consume la capacidad de verificación, encontrando que estos modelos pueden producir desinformación con un costo significativamente menor que la verificación basada en agentes. Los hallazgos indican que no existe un método único que domine todas las dimensiones de complejidad de verificación, enfatizando la necesidad de una evaluación multidimensional.
El envejecimiento de los agentes de IA es demasiado: Ingeniería de la vida útil para sistemas desplegados
Se presenta AgingBench, un punto de referencia longitudinal para medir la fiabilidad de agentes de IA desplegados. El estudio analiza cuatro mecanismos de envejecimiento (compresión, interferencia, revisión y mantenimiento) para determinar cómo se degrada la fiabilidad de estos agentes a lo largo del tiempo. Se utilizan grafos de dependencia temporal para diagnosticar fallos en las etapas de memoria del agente.
RELAY: Destilación Selectiva con Transferencia Adaptativa para Aprendizaje por Refuerzo Basado en Rubricas
Se presenta RELAY, un método de aprendizaje por refuerzo que utiliza destilación selectiva con transferencia adaptativa. Este método busca mejorar el rendimiento sobre GRPO al seleccionar simulaciones específicas y monitorear la pérdida de destilación para decidir cuándo retirar un modelo profesor. RELAY superó a GRPO en varias configuraciones, mostrando mejoras significativas en el dominio y al destilar solo una parte de los tokens de respuesta.
TraceML: Lo que los agentes de investigación automática omiten en el desarrollo de ML a largo plazo
Se presenta TraceML, un marco que compara el trabajo humano y del agente en competiciones de aprendizaje automático. El sistema rastrea cada versión de código con su puntuación y detalles para cuantificar la brecha entre el rendimiento de los agentes y el de los competidores humanos. Se libera un kit de herramientas para convertir ejecuciones de agentes en trayectorias TraceML para su análisis.
SaliMory: Orquestando la memoria cognitiva para agentes conversacionales
Se presenta SaliMory, un marco diseñado para gestionar y utilizar una memoria cognitiva estructurada para agentes conversacionales. Este marco aborda problemas de degradación del razonamiento al expandir ventanas de contexto y cuellos de botella en el aprendizaje por refuerzo. Los resultados muestran que SaliMory logra una alta tasa de personalización y una precisión de QA superior, produciendo memorias más factuales.
Conociendo lo que falta: Memoria conversacional eficiente mediante seguimiento explícito de brechas de evidencia
Se propone MemR$^3$, un controlador de bucle cerrado que reformula la recuperación de memoria conversacional como toma de decisiones con estado explícito, manteniendo un estado de brecha de evidencia. Este método busca mejorar la eficiencia de la memoria conversacional al condicionar al modelo con un resumen compacto del progreso en lugar de la historia completa. Los experimentos demuestran que MemR$^3$ supera a los métodos de recuperación de múltiples pasos implícitos y es eficiente en el uso de tokens.
Optimización de política guiada por el profesor para la destilación del razonamiento en el razonamiento on-policy bajo gran divergencia de política
Se propone la Optimización de Política Guiada por el Profesor (TGPO) como un método de destilación on-policy para LLMs, diseñado para ser efectivo incluso con gran divergencia de política profesor-estudiante. TGPO guía la generación de tokens mediante el profesor y recompensas a nivel de trayectoria, buscando mejorar la exploración y el razonamiento. Los experimentos demuestran que TGPO supera a los métodos existentes basados en RKL.
AssemState: Razonamiento guiado por manual y estado físico para el ensamblaje de muebles sin entrenamiento
Se presenta AssemState, un marco sin entrenamiento diseñado para el ensamblaje de muebles guiado por manual y estado físico. Este sistema utiliza descomposición de páginas manuales y refinamiento iterativo para mejorar la recuperación del árbol de ensamblaje. Los experimentos demuestran mejoras significativas en métricas clave, como el F1 y la coincidencia exacta del árbol, aunque se identifican errores residuales en las poses candidatas.
De estados ocultos a confesiones: Auditoría de engaño en modelos de razonamiento
Se presenta StateWitness, un decodificador de auditoría diseñado para monitorear el comportamiento engañoso en modelos de lenguaje grande (LLM). Este sistema lee los estados ocultos del modelo objetivo para generar informes detallados de posibles fallos o violaciones. El sistema demuestra un rendimiento superior en la detección de engaño, ofreciendo evidencia a nivel de token o oración para la inspección humana.
dNaViT: Representaciones visuales de propósito general con códigos discretos
Se presenta dNaViT, un Vision Transformer de resolución nativa discreta que genera primitivas visuales discretas similares a los tokens del lenguaje. Este modelo unifica la metodología visual y del lenguaje mediante un marco común. Las evaluaciones demuestran que dNaViT iguala o supera las líneas base en diversos benchmarks de comprensión visual y generación de imágenes.
Seguridad de agentes LLM: Restringiendo riesgos extremos a través de flujos de trabajo de agentes de múltiples pasos
Se propone un marco de seguridad llamado TAS para agentes LLM que modela la seguridad del flujo de trabajo como una secuencia de estados dependientes para controlar los riesgos extremos. Este marco modela las transiciones de estado de seguridad secuencialmente para rastrear la propagación del riesgo y restringe estos riesgos con un presupuesto compartido. Los experimentos demuestran que TAS ofrece un mejor rendimiento que otros métodos al suprimir fallos de alto costo raros.
STABLE: Un optimizador de aprendizaje continuo con control de deriva adaptativa
Se presenta STABLE, un optimizador primal-dual con control de deriva adaptativa para mitigar el olvido catastrófico en el aprendizaje continuo. Este método gestiona un presupuesto de deriva para mantener la estabilidad sin sacrificar la plasticidad del modelo. Los experimentos demuestran que STABLE iguala o supera a métodos especializados en tareas unimodales y multimodales.
Estudio empírico sobre el servicio eficiente de LLMs: Marcos, optimizaciones y adopción en el mundo real
Se investiga la adopción práctica de marcos y métodos de servicio para Modelos de Lenguaje Grande (LLM) en sistemas de software de código abierto. El estudio analiza cinco marcos específicos (vLLM, SGLang, TensorRT-LLM, LMDeploy, FlashInfer) y determina que vLLM es el más popular. Se concluye que los desarrolladores tienden a usar un único marco, aunque los marcos combinados ofrecen capacidades complementarias.
Arquitectura de Mezcla de Expertos Activada por Anatomía para Visión-Lenguaje Médico 3D
Se presenta el A^2MoE, un marco para el pre-entrenamiento de visión-lenguaje médico 3D que incorpora sesgos inductivos anatómicos. Este modelo introduce un Router de Representación de Histograma y un Proyector Multi-Escala de Consulta de Órganos para mejorar la alineación de características a nivel de órgano. El modelo ha demostrado un rendimiento de vanguardia en benchmarks de segmentación, clasificación y detección con datos de CT, y muestra generalización a MRI y ultrasonido.
WorldFoundry: Hacia una infraestructura unificada para la inteligencia mundial
El documento presenta WorldFoundry, una infraestructura de código abierto diseñada para la inferencia y evaluación reproducibles en sistemas de mundo, incluyendo video, 3D y 4D. Esta infraestructura unifica el descubrimiento de modelos, la preparación de activos y la orquestación de ejecución, asegurando que las afirmaciones sean trazables a sus artefactos de soporte. WorldFoundry busca avanzar el campo desde la síntesis perceptual hacia una inteligencia mundial medible mediante la comparación reproducible de dinámicas controlables.
Mantenerse en el personaje: Agentes de juego de roles con memoria limitada por perspectiva
Se propone ReverieMem, una arquitectura de memoria de tres capas para agentes de personajes basados en libros, para solucionar los problemas de exceso factual y monotonía estilística en sistemas de juego de roles de LLM. Esta arquitectura mejora la fidelidad del límite de conocimiento y la generación de narrativa coherente con la perspectiva del personaje. Los resultados demuestran que la memoria limitada por perspectiva mejora la generación de narrativa fundamentada en el personaje.
Evaluación de agentes DFT para simulación de materiales autónoma
Se reportan hallazgos empíricos del DFT-Agent Bench, una evaluación de agentes de lenguaje grande para simulación de materiales. Se compara el rendimiento de diferentes modelos en tareas de simulación de materiales como relajación y ecuación de estado. Los resultados indican mejoras en las bandas y la relajación, siendo el resultado elástico dependiente del modelo utilizado.
Estudio de la optimización del orden del estado oculto en redes de codificación predictiva
Se investiga si el orden de la optimización del estado oculto puede mejorar el aprendizaje de características en redes de codificación predictiva mediante un horario de inferencia basado en el límite. Los resultados en CIFAR-10 indican que esta aproximación mejora la precisión en comparación con la codificación predictiva estándar. Estos hallazgos sugieren que la inferencia basada en fragmentos es un principio de diseño práctico para el entrenamiento de estos modelos.
Fragmentación Continua No Supervisada con Chunking Continuo de Sheaf SyncMap
Se propone una regularización de sheaf para reducir inconsistencias en el sistema Decentralized SyncMap, buscando estabilizar sus dinámicas de fragmentación continua no supervisada. El método introduce una estructura de sheaf radial que penaliza el movimiento entre variables. Los resultados demuestran que el método logra la mayor información mutua normalizada (NMI) en múltiples configuraciones de gráficos CGCP.
Extracción de capacidad de modelos de lenguaje grandes multimodales para generación dirigida por el sujeto
Se presenta un enfoque para la generación de imágenes dirigida por el sujeto que utiliza Modelos de Lenguaje Grandes Multimodales (MLLMs) y modelos de difusión, mejorando la preservación de la identidad del sujeto mientras se sigue la instrucción textual. El método incluye un módulo de agregación dual y una estrategia de eliminación de ruido por etapas para optimizar la comprensión multimodal y la fidelidad de la identidad. Los experimentos muestran que este enfoque supera a otros en la preservación de la identidad y reduce los artefactos de copia y pegar.