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The Michigan DailyMichigan pierde en cinco sets contra Rutgers a pesar de la noche de carrera de Demetrician, 3-2
El equipo de voleibol de Michigan perdió en cinco sets contra Rutgers con un marcador final de 3-2. A pesar de una fuerte actuación de Ella Demetrician, Michigan no pudo superar la defensa de Rutgers en varios sets. La derrota marcó la primera vez que Michigan perdía contra Rutgers desde 2014.
TelexTrump considera que la política antiinmigración fue "demasiado dura" y esto complicó la derrota republicana
Donald Trump calificó la política antiinmigración de su gobierno como "demasiado dura" y admitió que se fue demasiado lejos con las deportaciones. Propuso un acuerdo para permitir la permanencia de algunos residentes con documentos sin expulsar a quienes cometieron delitos graves. También mencionó que el presidente estadounidense quiere hacer algo en el tema de la inmigración en colaboración con la mayoría demócrata del Congreso.
Valencia PlazaSin noticias del nuevo plan eólico del Consell tras 25 años de bloqueos por la normativa de Zaplana
El desarrollo de la energía eólica en la Comunitat Valenciana enfrenta un bloqueo administrativo de más de veinticinco años, debido a problemas jurídicos y una estructura normativa obsoleta. Diversos ejes, como la fragmentación de parques y conflictos de interés en estudios ambientales, están frenando el avance del sector renovable. Se señala la necesidad de un nuevo marco regulatorio para superar la incertidumbre jurídica y permitir el avance hacia la descarbonización.
arXiv Computer Science AIMosaic: aprendizaje de grafos auto-destilado y agnóstico al montaje para detección de convulsiones en EEG
Se presenta MOSAIC, un marco de aprendizaje de grafos ligero para la detección de convulsiones en EEG independiente del sujeto. Este método utiliza un codificador de canal compartido y un módulo de atención para inferir una matriz de adyacencia intercanales sin depender de un montaje fijo. Los resultados demuestran que MOSAIC supera a los métodos actuales en la detección de convulsiones, aprendiendo conectividades estables que se generalizan a implantes no vistos.
Modelos de difusión aprendidos bajo la hipótesis del manfoldo: colapso y refinamiento
Se analiza un procedimiento de colapso y refinamiento de dos etapas para modelos de difusión, centrado en la estructura de la variedad de baja dimensión. Se demuestra que el entrenamiento de campo medio anillado recupera el denoiser de la población y se desarrollan el marco SiLD para mejorar la generación de datos. Los experimentos muestran una calidad de generación competitiva frente a las líneas de base basadas en difusión latente.
Gráficos de comportamiento: Estructuras de grafos no supervisados para interpretar datos de despliegue de robots
Se proponen los gráficos de comportamiento para simplificar el análisis de datos de despliegue de robots, comprimiendo las implementaciones de políticas en un grafo dirigido e interpretable. Estos gráficos ayudan a identificar modos de comportamiento similares y predicen el progreso de manera más precisa en comparación con las líneas base. Esto facilita la interpretación y el razonamiento sobre grandes volúmenes de datos de implementación de robots.
PreForceVision: Estimación óptica guiada por física de la precarga de pernos a partir de la deformación de la cabeza del perno
Se propone PreForceVision, un marco óptico guiado por física para estimar la precarga de pernos mediante la deformación superficial de la cabeza del perno. El método aborda la estimación como un problema inverso de deformación a fuerza, utilizando pares de imágenes y extracción de deformación para determinar el estado de precarga interno. Los resultados preliminares indican una correlación entre la deformación medida y la precarga, validando una metodología óptica para la estimación de precarga.
VOMMI: Recolección y aprovechamiento de demostraciones portátiles para manipulación móvil
Se presenta VOMMI, un marco de aprendizaje que utiliza demostraciones portátiles de RGB para conectar demostraciones de manipulación móvil con el post-entrenamiento VLA. El sistema mejora la precisión de la política al usar demostraciones portátiles en comparación con las recopiladas por robot, reduciendo errores de trayectoria y mejorando la tasa de éxito en tareas de robot reales.
OperatorSHAP: Estimación Rápida y Precisa del Valor de Shapley para Operadores Neuronales
Se presenta OperatorSHAP, un método de atribución independiente de la rejilla que permite entrenar explicadores tipo FastSHAP para operadores neuronales. Este método aborda la limitación de los métodos existentes al manejar entradas irregulares y geometrías, estableciendo un marco teórico para atribuciones en el espacio de funciones. Se demuestra que las explicaciones de OperatorSHAP son consistentes con valores de Shapley discretos de última generación a través de resoluciones y transferencias entre tamaños de rejilla sin necesidad de reentrenamiento.
Corte Piecewise Suave para Operador Neuronal para Manejar Discontinuidades y Transiciones Agudas
Se propone Cut-DeepONet, un marco de entrenamiento de dos etapas para modelar explícitamente discontinuidades en operadores neuronales de PDEs. Este método utiliza una estrategia de elevación para particionar el dominio y representar las discontinuidades como límites, mejorando el rendimiento sobre métodos existentes. Los experimentos demuestran que Cut-DeepONet supera a los métodos de vanguardia, logrando resultados superiores con menos parámetros entrenables.
No se identificaron personas.
RiskFlow: Generación de escenarios de tráfico crítico y seguro rápido y fiel
Se presenta RiskFlow, un marco de generación de tráfico de seguridad crítica en bucle cerrado diseñado para evaluar sistemas de conducción autónoma. Este método reformula la generación de comportamiento futuro como transporte de flujo de un solo paso para mejorar la eficiencia y reducir errores de muestreo. Los experimentos demuestran que RiskFlow logra un buen equilibrio entre realismo adversarial y capacidad de generación de escenarios de seguridad crítica.
Detección de inconsistencias de conocimiento entre texto, tablas y grafos de conocimiento
Se investiga la detección de inconsistencias de conocimiento entre diferentes modalidades como texto, tablas y grafos de conocimiento, ya que su información está dispersa. Se introduce una taxonomía de inconsistencias y se presenta el marco Kontrast para comparar respuestas y categorizar conflictos. Los experimentos demuestran que existen inconsistencias comunes y que estas revelan fallos en la estructura del KG y desajustes temporales.
No se identificaron personas.
Estimación de contacto mediante visión y propiocepción para manipulación hábil en mano
Se presenta un marco multimodal basado en transformadores llamado NoContactNoWorries que fusiona visión RGB-D con la propiocepción del robot para inferir estados de contacto binario. Este enfoque busca ofrecer una alternativa escalable al hardware táctil para la estimación de contacto en interacciones mano-objeto. Los experimentos validan la capacidad del modelo para inferir contacto a partir de visión y propiocepción, lo que soporta agentes de aprendizaje por refuerzo para la reorientación de objetos.
Evaluación de la robustez del descubrimiento causal de series temporales en escenarios mal especificados
Se presenta CausalCompass, un marco de puntos de referencia para evaluar la robustez de métodos de descubrimiento causal de series temporales (TSCD) ante violaciones de suposiciones de modelado. Los resultados indican que los enfoques basados en aprendizaje profundo suelen tener el mejor rendimiento en la mayoría de los escenarios evaluados. El trabajo busca facilitar la adopción de estos métodos en aplicaciones del mundo real mediante una evaluación sistemática.
Domando al Centauro(s) con LAPITHS: un marco para una interpretación fundamentada teóricamente de los desempeños de la IA
Se presenta un marco llamado LAPITHS para interpretar los desempeños de modelos de lenguaje como CENTAUR, argumentando que sus afirmaciones no están justificadas teóricamente ni empíricamente. LAPITHS busca contrarrestar la tendencia behaviorista en la investigación de IA al interpretar el rendimiento de estos modelos como evidencia de capacidades cognitivas humanas. El marco utiliza evaluaciones cuantitativas para medir la plausibilidad cognitiva de los sistemas artificiales.
Glyph: Un motor de interpretabilidad para el descubrimiento científico impulsado por IA en datos clínicos
Se presenta Glyph, un marco automatizado que utiliza modelos fundacionales y autoencoders esparsos para extraer y hacer interpretable conceptos clínicos a partir de datos clínicos multimodales y no estructurados. El estudio aplicó Glyph a datos de 41,628 pacientes, identificando 397 conceptos predictivos con asociaciones significativas. Se demostró que las asociaciones descubiertas son reproducibles y complementan marcadores derivados de la literatura, mejorando el poder predictivo.
- Robbie Holland
- Ashwin Kumar
- Mateus A. Esmeraldo
- David Le
- Andrea Fisher
- Jiazhen Pan
- Louisa Fay
- Magdalini Paschali
- Vasiliki Sideri-Lampretsa
- Ates Fettahoglu
- Stefania Moroianu
- Philipp Wesp
- Ivan Lopez
- Tom Nuno Wolf
- McKenzie S. White
- Eduardo Pontes Reis
- Fatima Rodriguez
- Curtis P. Langlotz
- Vasilis Syrgkanis
- Imon Banerjee
- Akshay S. Chaudhari
- Sergios Gatidis
Política de composición de difusión multi-tasa asíncrona
Se propone LAG-Fusion, un marco de fusión de guía consciente de la latencia para la composición de políticas de difusión multimodales asíncronas. Este marco permite que las políticas específicas de la modalidad operen a sus tasas de inferencia nativas. Los experimentos demuestran que LAG-Fusion mejora la capacidad de respuesta de la política y el rendimiento de la tarea en comparación con la fusión síncrona.
GRAC: Recuperación Aumentada por Recuperación de Grafos para Descripción de Escenas Quirúrgicas
Se presenta GRAC, un marco de Recuperación Aumentada por Grafos, diseñado para mejorar la descripción de escenas quirúrgicas mediante la representación de relaciones entre instrumentos, acciones y estructuras anatómicas. Los resultados en los benchmarks EndoVis-18 y TORS indican mejoras significativas en la calidad del lenguaje y el acuerdo factual en las descripciones generadas. La conclusión es que combinar representaciones estructuradas con ejemplos recuperados produce descripciones más contextuales.
Enmascarar para Ver: Enmascaramiento de prefijos de razonamiento para el pensamiento anclado visualmente en destilación de VLMs
Se presenta un nuevo marco de destilación para VLMs que busca mejorar la capacidad del estudiante para utilizar evidencia visual en el razonamiento, mitigando problemas de olvido visual. El método introduce enmascaramiento de prefijos de razonamiento para forzar al estudiante a depender más de la evidencia visual durante la destilación. Los resultados experimentales demuestran que este enfoque supera a otros métodos en benchmarks de razonamiento multimodal.
Aprender a persuadir expone lo fácil que los LLMs abandonan creencias correctas
Se investiga la amenaza de la persuasión adversaria en modelos de lenguaje grandes (LLMs), demostrando que un argumento persuasivo puede reducir drásticamente su precisión. Se presenta un marco de aprendizaje por refuerzo para entrenar agentes persuasores que alteren las respuestas de otros modelos. Los resultados indican que estos agentes pueden depender de tácticas basadas en credibilidad, como citas falsas, lo que subraya una debilidad en la robustez de los sistemas de toma de decisiones humano-IA.
No se identificaron personas.
Flow-Direct: Guía eficiente y reutilizable para modelos de flujo mediante guía no paramétrica
Se presenta Flow-Direct, un marco que utiliza un campo de guía persistente para dirigir el proceso de generación en modelos de difusión y flujo. Este enfoque busca mejorar la eficiencia de la retroalimentación al utilizar todas las muestras evaluadas para refinar el campo de guía global. Además, el marco permite la reutilización del campo de guía generado para crear nuevas muestras sin necesidad de nuevas evaluaciones de recompensa.
GraphRAG Diferencialmente Privado: Protegiendo la Conectividad y Semántica de Relaciones
Se presenta RelGuard, un marco diferencialmente privado para GraphRAG, diseñado para proteger la conectividad y la semántica de las relaciones en los grafos de conocimiento. Este marco aborda la fuga de información al mitigar la fuga de conectividad y proteger el significado semántico de las relaciones mediante la eliminación de relaciones. Los experimentos demuestran que RelGuard ofrece una protección superior contra ataques de reconstrucción en comparación con otros mecanismos existentes.
OKdiarioEl PSOE paga la tragedia de Urda: se hunde hasta los 97 escaños mientras PP y Vox suman 203
La tragedia ferroviaria de Urda ha provocado un fuerte desplome en el PSOE, que cae a 97 escaños, su peor registro desde 2016, en un lapso de un mes. El bloque de centroderecha, liderado por PP y Vox, se consolida, sumando 203 escaños. La situación en el Senado también favorece al centroderecha, proyectando un dominio mayor en la Cámara Alta.
El Gobierno amplió en 4 millones el contrato para renovar el tramo de Urda con la empresa que contrató a Koldo
La Unidad Central Operativa (UCO) de la Guardia Civil requirió documentación a la constructora Azvi en Sevilla en el marco de una pieza separada del caso Koldo. Esta acción se produce tras la ampliación de un contrato para renovar los desvíos de la línea Madrid-Sevilla, incluyendo el tramo de Urda, por un monto adicional. También se menciona la detención de Cristian Corvillo y Andrea de la Torre en investigaciones relacionadas con presuntas irregularidades en contratos de obra pública.
Daily MaverickNvidia investiga si el CEO Huang fue blanco de espionaje extranjero tras admitir infidelidad
La Junta Directiva de Nvidia inició una investigación independiente sobre el CEO Jensen Huang debido a reportes que sugieren que ha sido blanco de un esfuerzo de inteligencia extranjera. Esta situación añade presión sobre las acciones de Nvidia, ya que los inversores ya están cautelosos por la incertidumbre sobre el futuro del mercado de IA. El CEO Huang admitió haber sido infiel a su esposa, y la investigación podría aumentar el escrutinio sobre las ventas de chips a China.
Der SpiegelMerz anuncia la candidatura de Aigner, conferencia climática en Antalya, Jensen Huang confiesa affaire
El texto aborda la reciente declaración de Friedrich Merz sobre la candidatura de Ilse Aigner y reflexiona sobre temas políticos como la transición energética y la controversia del jefe de Nvidia, Jensen Huang, por una supuesta aventura. También incluye reportajes sobre la Conferencia Mundial del Clima en Antalya y noticias secundarias sobre eventos políticos y sucesos recientes.
¿De verdad que no sirven para nada? Conoce los diez mayores logros de las COP sobre cambio climático
Las Cumbres del Clima han impulsado el avance de las energías renovables y han generado acuerdos importantes como el Protocolo de Kioto y el Acuerdo de París, que buscan reducir las emisiones de gases de efecto invernadero. Se destacan los logros en la desaceleración de las emisiones, la creación de mercados de carbono y mecanismos de financiación climática como el Fondo Verde para el Clima. Además, se promovió una alianza para la movilidad eléctrica y se estableció un marco de transparencia para evaluar el cumplimiento de los compromisos climáticos.
No se identificaron personas.
GMA NewsNvidia investiga si el CEO Jensen Huang fue blanco de espionaje extranjero tras admitir un asunto personal
La junta directiva de Nvidia ha iniciado una investigación independiente sobre si el CEO Jensen Huang fue blanco de un esfuerzo de espionaje extranjero. Esta situación añade presión a las acciones de la empresa, ya que los inversores ya están preocupados por la sostenibilidad del mercado de IA. Además, la investigación se suma a tensiones existentes sobre el acceso de China a tecnología sensible de EE. UU.
Thanh NiênGobierno exige al Ministerio de Asuntos Internos completar el informe de marco de puestos de trabajo antes del 30 de noviembre
El Gobierno ha exigido al Ministerio de Asuntos Internos completar el informe sobre el marco de puestos de trabajo, la descripción de puestos y estándares antes del 30 de noviembre. Además, se le encomienda coordinar el seguimiento del mercado laboral, la negociación salarial y la gestión de conflictos laborales. También se requiere avanzar en la propuesta de reforma de políticas de salario y seguridad social.
InterfaxEl mercado de acciones de la Federación Rusa se abrió con un aumento en los índices bursátiles del 1%
El mercado de acciones ruso mostró un crecimiento moderado en la sesión matutina, impulsado por las expectativas de una futura reunión entre Rusia, Ucrania y EE. UU. Varias acciones destacadas, como las de GK "Samolet", subieron significativamente. En el ámbito internacional, el presidente de EE. UU. Donald Trump afirmó que no hay motivos para una escalada del conflicto con Irán, señalando que no hay material nuclear en dicho país.