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VarietyLucy Liu y Eloise Singer expanden 'The Pirate Queen' con cómic, nuevo juego y gira internacional
Lucy Liu y Eloise Singer están expandiendo su franquicia "The Pirate Queen" con un cómic, un nuevo juego y una gira internacional. La pareja también está desarrollando un proyecto inmersivo que busca ofrecer una experiencia diferente a la audiencia. Singer fue nombrada para el programa BAFTA Breakthrough por su trabajo en el proyecto.
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Spotlight PADoctor luchó para reingresar al programa de marihuana medicinal de Pensilvania y ganó
Un doctor de Pensilvania, Matthew Roman, logró reingresar al programa de marihuana medicinal tras una disputa legal, aunque el proceso fue prolongado. El Departamento de Salud tardó más de ocho meses en reactivar su registro, atribuyendo el retraso a un error administrativo. Este caso ha generado debate sobre el poder de supervisión del Departamento de Salud sobre los médicos que aprueban pacientes para el programa.
The Stanford DailyPhilharmonia de Stanford ofrece una interpretación enérgica, aunque técnicamente imperfecta, de Beethoven
La Philharmonia de Stanford ofreció una interpretación enérgica de la Primera Sinfonía de Beethoven, destacando las elecciones audaces del compositor. La actuación fue elogiada por la energía y el manejo de dinámicas, aunque se señalaron deficiencias técnicas en ciertas secciones. La orquesta también tuvo una ejecución competente en otras obras, aunque algunas piezas no alcanzaron su máximo potencial.
The BulwarkUn día nuevo, pero hay que pensar si los resultados representan un rechazo total al Trumpismo
La victoria demócrata fue seguida por una atmósfera de normalidad, con pocos incidentes reportados en las urnas. El análisis sugiere que el electorado rechazó el ciclo de polarización y el Trumpismo, abriendo la puerta a reformas políticas. Se enfatiza que el rechazo a las políticas de Trump, como los aranceles y la inmigración, es un factor clave para el futuro político del país.
Teraz.sk (TASR)Price, Bergeron, Rinne y Tkachuk son nuevos miembros del salón de la fama
Se honró a Carey Price, Patrice Bergeron, Pekka Rinne y Keith Tkachuk en el salón de la fama del hockey en Toronto. También se incluyó a Cindy Curley y Brian Burke como nuevos miembros. Se destacó la trayectoria de Price, Bergeron y Rinne, quienes son reconocidos por sus logros en la NHL.
El InformadorContra el agua tóxica
Se plantea la construcción de un nuevo acueducto Chapala-Guadalajara para mejorar la calidad del agua, pero se enfatiza la necesidad urgente de una estrategia clara para controlar la contaminación industrial. Se señala la falta de vigilancia y sanción por parte de las autoridades federales en la contaminación de ríos como el Santiago y el Lerma. Se identifican industrias como alimentos y bebidas, química y farmacéutica como las más contaminantes.
China News ServiceAnuncio de adjudicación del proyecto de mejora energética del ascensor del edificio de servicio número 2 de la Aduana de Yangpu
La oficina de la Aduana de Yangpu organizó un proceso de selección para el proyecto de mejora energética del ascensor del edificio de servicio número 2, basado en los principios y requisitos definidos en el documento de solicitud de adquisición. Se anunció que la empresa Hainan Yongli Elevator Engineering Co., Ltd. fue la adjudicataria por un precio de 275,400 yuanes.
arXiv Computer Science AIPPG2ECG: Generación de ECG basada en la fisiología para flujo rectificado latente
Se propone PPG2ECG, un marco de flujo rectificado latente guiado por fisiología para generar electrocardiogramas (ECG) a partir de señales de fotopletismografía (PPG). El método introduce un simulador electro-hemodinámico para modelar conjuntamente ECG y PPG a través de dinámicas de fase cardíaca compartidas. Los experimentos demuestran que PPG2ECG mejora la generación de ECG y la clasificación de enfermedades cardiovasculares, produciendo ECGs fieles a la señal y fisiológicamente plausibles.
De la conexión de herramientas al control de ejecución: Evaluación de invariantes de seguridad en *runtimes* de agentes estilo MCP
El artículo presenta la formulación de ocho invariantes de ejecución (I1-I8) para agentes conectados a herramientas, diseñados para asegurar la integridad incluso ante instrucciones adversarias. Se compara el rendimiento de estos invariantes en dos arquitecturas de *runtime*: HCP (runtime en memoria) y una ACL de *gateway*/servidor independiente (B3). Los resultados demuestran que aplicar los invariantes I1-I8 asegura la ejecución segura de herramientas independientemente del diseño del *runtime* utilizado.
DiSARM: Minería de reglas de asociación diversas y sorprendentes con Modelos de Lenguaje Grande
Se propone DiSARM, un marco híbrido que utiliza el conocimiento del mundo de los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) para evaluar el interés subjetivo de las reglas de asociación, manteniendo la fiabilidad estadística y la diversidad. Este enfoque busca mejorar la Minería de Reglas de Asociación (ARM) al integrar el conocimiento del mundo con la fiabilidad estadística. Los experimentos demuestran que DiSARM ofrece un método prometedor para el Análisis Exploratorio de Datos (ADE) con datos transaccionales.
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.
GeneZip: Compresión consciente de la región para modelado de ADN de largo contexto
Se presenta GeneZip, un marco de compresión de ADN consciente de la región diseñado para reducir la longitud de secuencias de ADN de largo contexto. Este modelo combina objetivos de ratio consciente de la región con enrutamiento limitado para lograr una compresión eficiente mientras preserva la utilidad predictiva. GeneZip demuestra una compresión significativa y un mayor rendimiento en el modelado de largo contexto.
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.
Prism: Autoenseñanza bidireccional para modelos multimodales unificados
Se presenta Prism, un método post-entrenamiento de autoenseñanza bidireccional para Modelos Multimodales Unificados (UMMs). Este método deriva supervisión de la auto-generación de trayectorias intercaladas, evaluando la fiabilidad de las cadenas de texto e imagen para construir objetivos de entrenamiento. Los experimentos demuestran mejoras en la comprensión y generación en modelos como SenseNova-U1 y BAGEL.
LoMASA: Asistente de ventas multiagente local con delegación con puerta de confianza para cotizaciones B2B
Se presenta LoMASA, un sistema multiagente diseñado para asistir a vendedores en la gestión de cotizaciones B2B. El sistema utiliza modelos de mezcla-de-expertos y modelos densos para calcular precios y gestionar decisiones, con una tasa de resolución automática del 38.0% en pruebas simuladas.
No se identificaron personas.
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.
AutoQS: Diseño de Estrategia de Cuantización Automatizada con Modelos de Lenguaje Grande
Se presenta AutoQS, un método basado en LLMs para automatizar el diseño de estrategias de cuantización en modelos de lenguaje grandes (LLMs). Este enfoque busca equilibrar la calidad del modelo con los costos de almacenamiento y despliegue. El sistema utiliza proxies de calidad para guiar propuestas de cuantización, buscando mejorar la precisión en tareas específicas.
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.
NINJA: Arquitectura conjunta de Navegador-Inspector para localización eficiente de problemas
Se propone NINJA, una arquitectura jerárquica de Navegador-Inspector para la localización eficiente de problemas de software. Esta arquitectura divide la exploración del repositorio en navegación global y inspección local, buscando equilibrar la amplitud a nivel de archivo con la profundidad a nivel de función. Los experimentos demuestran que NINJA supera a modelos competitivos después de un ajuste fino, superando a Claude-Haiku-4.5.
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.
Identificación del mejor brazo en Banditos Lineales Generalizados mediante Aprendizaje por Refuerzo Híbrido
Se estudia la identificación del mejor brazo con confianza fija en bandidos lineales generalizados utilizando un modelo de retroalimentación híbrido. Se introduce una secuencia de confianza basada en la razón de verosimilitud para unificar observaciones y se propone un algoritmo híbrido Track-and-Stop para la asignación adaptativa de consultas. Los experimentos demuestran una mejora significativa en la eficiencia de la muestra sobre métodos de referencia.
Destilación On-Policy con Guía de Nivel de Currículo para Agentes Multi-turno
Se propone la Destilación On-Policy Guiada (Guided-OPD) para mejorar la transferencia de capacidades de modelos grandes a estudiantes más pequeños en agentes multi-turno. Este algoritmo mezcla interacciones del profesor y el estudiante y ajusta la intervención del profesor a lo largo de un currículo decreciente. Los resultados en pruebas indican ganancias significativas en puntuación y tasa de éxito comparadas con el método OPD estándar.
Marcado biométrico por ultrasonido contra *deepfakes* de video facial
Se propone un nuevo método de marcado de agua biométrico llamado UltraGuard para proteger videos faciales en tiempo real contra *deepfakes* generados por IA. Este método utiliza señales ultrasónicas del smartphone para capturar características biométricas y las incrusta dinámicamente en el video durante la transmisión. La validación experimental demuestra que el sistema es eficaz contra la falsificación y edición de videos.
OASIS: Alineación de Espacio de Observación-Acción mediante Predicción de Trayectoria de $SE(3)$ para Manipulación Robótica
Se presenta OASIS, una política visuomotora diseñada para alinear la representación intermedia con el espacio de acción mediante la predicción de trayectoria del efector final $SE(3)$. Este modelo combina un codificador de características 3D con un predictor de trayectoria $SE(3)$ para generar fragmentos de acción consistentes con el movimiento de cuerpo rígido. Los experimentos demuestran que OASIS supera a los modelos VLA y WAM en términos de tasa de éxito y generalización.
Estudio de post-entrenamiento en modelos fundacionales de series temporales
Se analiza el post-entrenamiento de modelos fundacionales de series temporales (TSFMs) para mejorar su despliegue en tareas posteriores. El estudio clasifica los métodos de post-entrenamiento en cinco categorías, incluyendo adaptación de parámetros y composición de modelos. El objetivo es proporcionar un marco unificador para guiar la investigación hacia un despliegue fiable de estos modelos.
Matching de flujo consciente de la frecuencia para generación de acciones robóticas continua y consistente
Se propone el Matching de Flujo Consciente de la Frecuencia (FAFM) para generar acciones robóticas continuas y consistentes, abordando la fragilidad de los métodos existentes ante frecuencias de control heterogéneas. El método transforma secuencias discretas al dominio de la frecuencia mediante la transformada de coseno discreta y regulariza la derivada temporal para asegurar acciones suaves. FAFM mejora el rendimiento en benchmarks robóticos y demuestra robustez al sesgo mecánico y a la entrada de frecuencia mixta.
HALMES: Saber cuándo intervenir en la mitigación de alucinaciones en LVLM
Se presenta HALMES, un módulo ligero que identifica segmentos precursores de alucinación en los modelos de lenguaje visuales (LVLM) mediante características de atención. Este módulo activa selectivamente el decodificado contrastivo para corregir solo los segmentos problemáticos. Los experimentos demuestran que HALMES mejora la mitigación de alucinaciones sin afectar negativamente las generaciones correctas.
No se identificaron personas.
Los LLMs pueden capturar mejor los juicios humanos con los prompts adecuados
Se demuestra que estrategias de prompting simples pueden mejorar la alineación entre modelos de lenguaje grandes (LLMs) y el juicio humano. Al solicitar a los modelos que reporten desviaciones estándar y proporciones de respuesta, se recupera mejor el rango completo de respuestas humanas. Además, asegurar la claridad de los escenarios para los participantes humanos mejora la alineación del modelo, sugiriendo que hacer mejores preguntas a los LLMs puede generar respuestas más precisas.
No se identificaron personas.
Más allá de la restauración de uniformes: Empoderando la restauración todo en uno con guía multimodal a nivel de píxel
Se presenta MGN-AIR, un marco de restauración a nivel de píxel para la restauración de imagen todo en uno. Este método utiliza indicaciones textuales y visuales para guiar al modelo en la restauración de degradaciones a nivel de píxel. Los resultados experimentales demuestran que el método propuesto supera significativamente a los enfoques existentes en diversas tareas de restauración.