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DoAtlas-2: Una base para el descubrimiento biomédico causal autoevolutivo
Se presenta DoAtlas-2, una base para el descubrimiento biomédico causal autoevolutivo que integra recursos de investigación y evidencia de poblaciones humanas. Esta herramienta organiza el conocimiento en torno a mecanismos causales y genera preguntas de investigación, revisando continuamente las interpretaciones y la frontera del descubrimiento. El sistema permite unificar el descubrimiento de mecanismos causales, la prueba de evidencia poblacional y la predicción interpretable en un fundamento en constante evolución.
CIS-Transolver: Un Operador Neuronal Incremental de Estado entre Capas para la Predicción del Flujo Aerodinámico Automotriz a Pequeña Escala
Se presenta CIS-Transolver, un operador neuronal incremental de estado entre capas diseñado para predecir flujos aerodinámicos automotrices complejos. El método integra información multiescala local en la modelización del flujo global mediante la extracción y combinación de momentos geométricos y memoria entre capas. Los resultados demuestran que este método reduce significativamente el error relativo y los errores espectrales de alta frecuencia en comparación con las mejores líneas base.
Spotter: El modelo encarnado lidera y el VLM refleja por ello
Se propone Spotter, un sistema que invierte los roles entre el modelo encarnado y el modelo vision-language (VLM). El modelo encarnado ejecuta continuamente mientras el VLM monitorea, interviene y corrige errores detectados. Los resultados muestran que la implementación con GPT mejora significativamente el rendimiento de los modelos encarnados en RoboCasa y RoboTwin 2.0.