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Real Sound MúsicaSe anuncia el horario del programa 'Best Hits Song Festival 2026', con 28 grupos participando y especiales.
Se ha anunciado el horario del 'Best Hits Song Festival 2026', que se transmitirá el 11 de noviembre de 2026. El evento contará con la participación de 28 grupos de artistas y especiales en una transmisión en vivo de tres horas desde el Osaka-jo Hall. Se detallan colaboraciones musicales y presentaciones especiales de diversos artistas.
Moskovsky KomsomoletsAbrieron exposición en Simferopol por el 205 aniversario de Dostoievski
En la biblioteca filial n.º 4 en Simferopol se inauguró una exposición de libros con motivo del 205 aniversario del nacimiento de Fiódor Mijáilovich Dostoievski. La muestra incluye biografías y obras del clásico, destacando títulos que celebran aniversarios futuros. La exposición está dirigida a lectores tanto de los seguidores antiguos como a los nuevos interesados en su obra.
Yonhap NewsDiplomáticos de Corea del Sur y Francia discuten lazos, guerra en Ucrania
El Ministro de Asuntos Exteriores de Corea del Sur, Cho Hyun, se reunió con su homólogo francés, Jean-Noel Barrot, en París para discutir lazos bilaterales y temas internacionales, incluyendo la guerra en Ucrania. Además, se acordó expandir la cooperación en alta tecnología y defensa, y se discutieron desafíos globales como la inteligencia artificial y la situación en Oriente Medio.
Diplomáticos de Corea del Sur y Francia discuten lazos, guerra en Ucrania
El Ministro de Asuntos Exteriores de Corea del Sur, Cho Hyun, se reunió con su homólogo francés, Jean-Noel Barrot, en París para discutir lazos bilaterales y temas internacionales como la guerra en Ucrania. Además, se reunió con el Ministro de Asuntos Exteriores saudí para expandir la cooperación en energía nuclear y defensa. Ambos acordaron reforzar la cooperación en tecnología y la navegación marítima.
Neatkarīgā Rīta Avīze¿El volcán Laacher See traerá un nuevo evento masivo en Europa?
Investigadores están prestando atención al volcán Laacher See debido a signos que sugieren actividad magmática subyacente, como burbujas de dióxido de carbono y erupciones sísmicas recientes. Aunque el lago parece tranquilo, existen preocupaciones sobre la posibilidad de un evento futuro que podría afectar a Europa. Los científicos enfatizan que, si bien los datos actuales no indican una inminente catástrofe, la vigilancia del volcán debe mantenerse debido a la actividad continua de su sistema geológico.
Corea del Sur repite el principio de no implicación en la guerra de Irán
Corea del Sur reiteró su principio de no implicación en el conflicto entre Estados Unidos, Israel e Irán tras una petición de Teherán para que Seúl no envíe tropas para ayudar a reabrir el Estrecho de Ormuz. El gobierno coreano busca fortalecer la misión de su unidad anti-piratería Cheonghae con principios de no intervención. Además, se aprobó la expansión del alcance operativo de dicha unidad hacia aguas al sur de Omán.
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arXiv Computer Science AIEscalado en tiempo de prueba para modelos de lenguaje de difusión con remasquillado consciente de la frecuencia
Se propone un escalado en tiempo de prueba para modelos de lenguaje de difusión mediante una asignación adaptativa de cómputo y estrategias de decodificación. El método utiliza un muestreador rápido para preguntas fáciles y remasquillado consciente de la frecuencia para preguntas difíciles. Los experimentos demuestran mejoras en precisión y cobertura en benchmarks como MATH-500 y HumanEval.
VOIM: Mapeo de instancias 3D de vocabulario abierto sin entrenamiento para RGB-D y SLAM monocular
Se presenta VOIM, un sistema sin entrenamiento que genera mapas de instancias 3D de vocabulario abierto utilizando datos de video RGB-D o video RGB monocular. Este sistema acumula evidencia de etiquetas suaves de modelos de percepción preexistentes para determinar las etiquetas y las instancias de objetos. Los experimentos en ScanNet++ y la navegación en robots reales demuestran la usabilidad de estos mapas.
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.
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.
EarthJev: Adquisición de evidencia visual eficiente y toma de decisiones para la comprensión del teledetección UHR
Se presenta EarthJev, un marco diseñado para la respuesta a preguntas visuales (VQA) en teledetección UHR, enfocado en la adquisición eficiente de evidencia visual. El sistema separa la puntuación de regiones de la generación de respuestas, utilizando señales de decisión específicas para mejorar la precisión y reducir la latencia. EarthJev superó a ZoomSearch en cinco puntos de referencia, logrando una precisión media del 53.06% con el modelo Qwen3.5-9B.
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.
Optimizaciones del sistema para la eficiencia de costos en implementaciones de agentes de IA
Se investigan oportunidades de optimización de costos en las implementaciones de agentes de IA, encontrando que las variaciones en el lado del *harness* impactan significativamente el costo de ejecución. Se propone una plataforma llamada Agency para aplicar optimizaciones de sistema que reducen el uso de *tokens* y llamadas a LLM sin afectar la precisión de la tarea. Se lograron reducciones de costos de hasta un 35% en pruebas de concepto.
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.
Estabilizando el Aprendizaje por Refuerzo en MoE al alinear enrutadores de entrenamiento e inferencia
Se propone el método Rollout Routing Replay (R3) para estabilizar el entrenamiento de aprendizaje por refuerzo (RL) en modelos Mixture-of-Experts (MoE). Este método registra las distribuciones de enrutamiento de la fase de inferencia y las repite durante el entrenamiento, reduciendo la divergencia KL y previniendo el colapso del entrenamiento. Los experimentos confirman que R3 estabiliza el entrenamiento de RL y supera a otros métodos existentes.
Alineación representacional entre redes neuronales profundas y el cerebro humano en el procesamiento del habla bajo ruido audiovisual
Un estudio investigó la alineación entre las representaciones de redes neuronales profundas (DNNs) y el procesamiento acústico-lingüístico del cerebro humano. Se utilizó el análisis de similitud representacional (RSA) para comparar las respuestas neuronales con los embeddings de modelos ASR. Los resultados indican que las capas superficiales se alinean mejor con características acústicas, mientras que las capas profundas se alinean con características lingüísticas, sugiriendo que los modelos ajustados finamente pueden imitar patrones de procesamiento humano en entornos ruidosos.
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.
MedToolFault y MedGuard: evaluando y mejorando la fiabilidad de agentes clínicos
Se presentan MedToolFault y MedGuard, métodos para evaluar y mejorar la fiabilidad de agentes clínicos. MedToolFault es una referencia de inyección de fallos que mide la corrección de respuestas y cambios de estado en tareas clínicas. MedGuard verifica la evidencia leída y atribuye escrituras ambiguas en interfaces públicas, mejorando el éxito seguro emparejado.
Sistema Mediador con Percepción Bidireccional y Alineación Multicapa para la Colaboración Humano-Vehículo
Se presenta el sistema MILD, un sistema de conducción basado en arquitectura de sistema agente, diseñado para mejorar la colaboración entre humanos y vehículos. El sistema integra agentes de percepción y estrategia para generar sugerencias de acción alineadas con la seguridad y las preferencias del conductor. Los experimentos demuestran que MILD supera a los sistemas de referencia en precisión de percepción y calidad de estrategia.
Restaurando la fidelidad en la superresolución con transformadores de difusión
Se propone un marco de superresolución con fundamentación de píxeles (PGSR) para mejorar la fidelidad en la superresolución de imágenes utilizando transformadores de difusión. Este método preserva la evidencia de píxeles observada en la imagen de baja resolución antes de la compresión del VAE para guiar la restauración. Los experimentos demuestran que PGSR produce resultados más fieles y visualmente convincentes que los métodos generativos latentes existentes.
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.
PithTrain: Un sistema de entrenamiento MoE compacto y nativo de agentes
Se presenta PithTrain, un nuevo framework de entrenamiento MoE compacto y nativo de agentes, diseñado para mejorar la eficiencia en el desarrollo de frameworks de lenguaje. El sistema demuestra un rendimiento de *throughput* competitivo con frameworks existentes y una mayor eficiencia agente-tarea en tareas específicas. Se reporta una reducción significativa en el número de turnos de agente y el tiempo de GPU activo en comparación con modelos previos.
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.
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.
CIDERS: Aprendizaje colaborativo de LLM Cloud-Edge mediante optimización bilevel acelerada
Se presenta un marco de optimización bilevel personalizado para la colaboración de modelos de lenguaje grandes (LLM) cloud-edge, abordando el desafío de equilibrar la personalización local con el consenso global. Se propone el solucionador CIDERS, que demuestra mejoras significativas en razonamiento matemático y generación de código en comparación con las soluciones existentes. El trabajo sugiere que CIDERS ofrece un camino viable hacia la personalización continua guiada por consenso en sistemas LLM cloud-edge.
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.
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Modelo de optimización de política basado en OOD regularizado generativo
Se presenta el algoritmo GORMPO, un método de RL offline que integra modelado de densidad generativa para regularizar la optimización de políticas y evitar acciones fuera de distribución (OOD). El estudio compara la detección de OOD y el rendimiento de GORMPO en datasets médicos y de RL offline. Los resultados empíricos indican que una mejor detección de OOD mejora las políticas en entornos estables, mientras que las penalizaciones conservadoras son preferibles ante la incertidumbre dinámica.
PitchBench: Midiendo la audición de tono en modelos de lenguaje audio
Se presenta PitchBench, un conjunto de evaluación de 28 tareas diseñado para medir la percepción de tono absoluto y relativo en modelos de lenguaje audio (ALM). El estudio evalúa la fiabilidad de la percepción de tono bajo diversas condiciones acústicas y de fuente de sonido. Los resultados indican que la audición de tono sigue siendo muy poco fiable en los modelos de vanguardia, con una precisión que varía según el formato de la instrucción.
RoboWits: Desafíos inesperados para la resolución creativa de problemas robóticos
Se presenta RoboWits, un punto de referencia robótico diseñado para evaluar el razonamiento cognitivo y la robustez de los robots ante desafíos inesperados. Los resultados indican que los modelos de visión grandes (VLAs) ajustados son frágiles en tareas mutadas, mientras que un modelo de cero-shot basado en GPT-6 Astra supera a los VLAs ajustados, aunque aún presenta debilidades en dichas tareas.