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Kronen ZeitungConsejos y trucos: contra las enfermedades a menudo ha crecido una hierba
La jefa de la farmacia de Gratwein, Edda Triebl, recomienda diversas hierbas y remedios caseros para combatir resfriados y enfermedades. Sugiere el uso de anís estrellado para el sistema inmunológico, jengibre para la náusea y el uso de pócimas de vinagre para bajar la fiebre. También aconseja el uso de vitamina C, zinc y echinacea para fortalecer las defensas.
Yahoo Sports¿Quién es ese tipo?
Jake Paul regresará al boxeo el 24 de diciembre para enfrentarse al kickboxer Cedric Doumbe en un combate de peso cruiserweight. Este enfrentamiento es importante ya que Paul necesita una victoria tras su reciente derrota contra Anthony Joshua. Se especula que Paul podría retirarse del boxeo si pierde contra Doumbe.
TechNodeDeepSeek planea entrenar su modelo V5 en chips Huawei Ascend
DeepSeek planea utilizar los chips Ascend de Huawei para entrenar su modelo V5. Esto representa una expansión del uso de la tecnología de hardware china en el desarrollo de su modelo de inteligencia artificial. Anteriormente, los chips Ascend solo se han utilizado para la inferencia de los modelos DeepSeek.
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Til Schweiger rechazó la invitación de Weinstein
Til Schweiger relató su conflicto con Harvey Weinstein, quien lo acusó de usarlo como imán de mujeres. Schweiger explicó que se molestó porque Weinstein no quería ir a una fiesta y que el contacto fue su último con él. Además, se menciona que Weinstein fue condenado por acusaciones de delitos sexuales.
PBS NewsHourDemócratas ganan el control de la Cámara de Representantes de EE. UU., en gran repudio a Trump
Los demócratas han ganado el control de la Cámara y el Senado de EE. UU., lo que representa un fuerte rechazo a la gestión republicana y marca un cambio en el mandato de Donald Trump. Los resultados de las elecciones de mitad de mandato reflejan la frustración de los votantes por los precios, la corrupción y la economía. Los demócratas buscan usar su poder para investigar a funcionarios de la administración Trump y reformar su agenda.
- Donald Trump
- Susan Collins
- Troy Jackson
- Chuck Schumer
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- John Thune
- Josh Turek
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- Joe Mitchell
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- Gina Hinojosa
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- Byron Donalds
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- Ali Swenson
- Cody Jackson
- Allen Breed
China News ServiceNegocio de "buena fortuna" mediante grabado en calabazas en aldeas del norte de Anhui
En el pueblo de Houhou, Anhui, se ha desarrollado un negocio de grabado en calabazas. Un artesano, Dong Baoan, ha aprendido técnicas tradicionales y modernas para crear diseños, vendiendo piezas a mercados internacionales. Se ha promovido la siembra de calabazas, logrando un gran crecimiento en la producción y la comercialización de estos objetos artesanales.
WWDJoshua A. Bullen es el primer diseñador residente de A Cold Wall
Four Marketing ha nombrado a Joshua A. Bullen como el primer diseñador residente de A Cold Wall, cuya primera colección debutará en París en otoño de 2027. Bullen interpretará los códigos de la marca bajo una nueva estética, buscando una colaboración a largo plazo. El nombramiento fue visto como una asociación natural por el CEO de Four Marketing Group.
Windhoek ObserverChina busca exportaciones de uvas de Namibia
China enviará un equipo de expertos a Namibia para inspeccionar la producción de uvas con el fin de facilitar la exportación a su mercado. Esto se enmarca en el fortalecimiento de las relaciones diplomáticas y comerciales entre China y Namibia. Además, se detallan acuerdos en diversos sectores, incluyendo cooperación agrícola, desarrollo de atletas y políticas comerciales como la eliminación de aranceles.
arXiv Computer Science AIPensar menos, localmente: Aprendizaje de preferencia local para la compresión del razonamiento
Se presenta LoCo, un método de aprendizaje de preferencia local diseñado para la compresión del razonamiento en modelos grandes. Este método detecta estados de sobrepensamiento para congelar prefijos de razonamiento y regenerar continuaciones verificadas más cortas. LoCo reduce la longitud de finalización en matemáticas y código, mejorando la eficiencia sin sacrificar la precisión.
FourSight: Stable FP4 RL Post-Training mediante Filtrado de Secuencias y Compensación de Canales Dispersos
Se presenta FourSight, un sistema de co-diseño de algoritmo y sistema para mejorar el despliegue post-entrenamiento de aprendizaje por refuerzo (RL) a formatos de bajo bit como FP4. El método aborda problemas como la discrepancia entre entrenamiento e inferencia y la concentración de errores de cuantización mediante filtrado de secuencias y compensación de precisión dispersa. Esto logra mantener una alta calidad de despliegue FP4 y mejora la precisión paso a precisión en modelos grandes.
MAS-Gate: Desbloqueando el ciclo de vida de sistemas multiagente mediante cuantificación centrada en nodos
Se presenta MAS-Gate, una cuantificación centrada en nodos diseñada para unificar el ciclo de vida de los sistemas multiagente (MAS), abarcando diseño, ejecución y atribución post-hoc. Esta metodología busca mejorar la generación de MAS, la edición dinámica y la localización de errores mediante la combinación de utilidad dentro del nodo y fuerza entre nodos. Los experimentos demuestran que MAS-Gate mejora la construcción del flujo de trabajo y la localización de errores asistida por LLM en comparación con las líneas base específicas de fase.
Modelos Multimodales Grandes para la Conducción Inteligente Embodied: Habilitando la Próxima Generación de Movilidad Autónoma
Se propone un marco híbrido de decisión dual para la conducción autónoma que combina Modelos Multimodales Grandes (LMMs) para comprensión semántica y aprendizaje por refuerzo profundo para optimización de políticas en tiempo real. Este enfoque busca superar las limitaciones del diseño modular en escenarios de mundo abierto, promoviendo la conducción inteligente encarnada. El marco mostró una mejora del 19% en el rendimiento en un estudio de caso de planificación de cambio de carril mediante simulaciones.
TAPES: Preentrenamiento Predictivo Conjunto Alineado a Tareas para Secuencias de Eventos de Transacción
Se presenta TAPES, un marco de preentrenamiento predictivo conjunto alineado a tareas para secuencias de transacciones. Este modelo construye conjuntos de objetivos candidatos y selecciona el conjunto óptimo basado en la utilidad downstream de las representaciones aprendidas. Los experimentos demuestran que TAPES supera a las líneas de base en un entorno real de riesgo de transacción y en benchmarks financieros públicos.
SAGE: Mitigando sesgos de razonamiento a largo plazo mediante guía topológica
Se presenta SAGE, un marco unificado diseñado para mitigar los sesgos de exploración y compuestos en el razonamiento a largo plazo de los modelos de lenguaje grandes (LLMs). SAGE utiliza la esparcimiento algebraico y la guía estructural hiperbólica para proporcionar una guía estructural que reduce la inestabilidad y la acumulación de errores en tareas complejas. El método demuestra mejoras significativas en varios benchmarks, incluyendo una mejora de hasta 8 veces en el problema de Andrews-Curtis.
RuntimeTickets: Obligaciones de seguridad basadas en la fuente para las habilidades de agentes
Se presenta RuntimeTickets, un protocolo diseñado para auditar y hacer cumplir los requisitos de seguridad cuando se ejecutan habilidades de agentes, previniendo la exposición de datos o la manipulación de salida por habilidades maliciosas. El protocolo vincula los requisitos aprobados con evidencia de ejecución verificable para asegurar un despliegue seguro y auditable de habilidades de terceros. Se evaluó su eficacia contra escáneres de producción, eliminando los modos de fallo de las defensas actuales.
De solucionadores a investigación: Matemáticas formales impulsadas por modelos de lenguaje grande en la frontera de la investigación
Se reportan avances en la IA para Matemáticas (AI4Math) utilizando Modelos de Lenguaje Grande (LLM) para la generación de pruebas formales. Se señala que los sistemas actuales son limitados para abordar problemas matemáticos de frontera como el descubrimiento de nuevos teoremas. Se propone un cambio hacia agentes de investigación que puedan manejar desafíos matemáticos complejos con razonamiento formal riguroso.
- Eric Jiang
- Xiao Liang
- Junyi Zhang
- Justin Baker
- Zhi Zhang
- Yingjia Wan
- Yubei Li
- Jinxi Yu
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- Matthew Sottile
- Nanyun Peng
- Amit Sahai
- Terence Tao
- Wei Wang
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.
Palabras iguales, juicios diferentes: Cómo varían las preferencias entre modalidades
Se investigó el alineamiento de sistemas de IA con preferencias humanas mediante el aprendizaje por refuerzo basado en preferencias (PbRL). El estudio comparó evaluaciones de preferencias en texto y audio para contenido semántico idéntico. Los resultados indican que los protocolos de evaluación para datos de audio requieren un diseño específico para esa modalidad, ya que las modalidades reportan preferencias de manera diferente.
El Agente Fármaco: Un Científico de IA Escalable para el Descubrimiento de Fármacos
Se presenta El Agente Fármaco, un científico de IA que utiliza LLMs para transformar objetivos de descubrimiento de fármacos en flujos de trabajo computacionales escalables. El sistema utiliza una memoria científica compartida, Fármaco Atlas, para rastrear la procedencia de las moléculas. El agente puede iniciar cálculos para colecciones enteras de moléculas con una sola solicitud, mejorando la eficiencia del descubrimiento de fármacos.
Free Draft-and-Verification: Hacia un Decodificado Paralelo sin Pérdida para Modelos de Lenguaje de Difusión
Se presenta el algoritmo Free Draft-and-Verification (FreeDave), un método de decodificación rápida y sin entrenamiento para Modelos de Lenguaje de Difusión (dLLMs). Este algoritmo busca acelerar la inferencia mediante la verificación rigurosa de predicciones de tokens futuros, logrando una aceleración algorítmicamente sin pérdida. Las evaluaciones demuestran que FreeDave puede aumentar el número de tokens generados y los tokens por segundo significativamente, manteniendo la calidad de la generación.
¿Quién construyó este modelo? Trazando el linaje de los LLM a través de huellas dactilares espectrales en el espacio de pesos
Se investiga el linaje de los Modelos de Lenguaje Grandes (LLM) de código abierto mediante el análisis de sus huellas dactilares en el espacio de pesos. Se propone un marco geométrico para distinguir entre modelos de diferente origen y aquellos con bases compartidas. Los experimentos demuestran que la geometría del espacio de pesos ofrece una señal robusta para la discriminación del linaje del modelo.
Predicción de estructuras proteicas en cualquier etapa de plegamiento a partir de la secuencia
Se presenta FoldScape, un marco de aprendizaje profundo que genera conjuntos conformacionales de C$\alpha$ para proteínas en diferentes fracciones de plegamiento. Este método ofrece una cobertura superior de las etapas de plegamiento en comparación con AlphaFold 3, manteniendo una precisión de reconstrucción estable. Los autores demuestran que los enfoques son complementarios, ya que FoldScape cubre un rango más amplio de estados plegados.
Se simplifica la generación de lenguaje: Algoritmos deterministas, aleatorizados y de múltiples órdenes
Se presenta un marco teórico para estudiar cómo un generador puede aprender a producir cadenas válidas a partir de una secuencia de ejemplos positivos. Se formalizan garantías de validez y novedad respecto a los datos observados. Se desarrollan marcos para obtener garantías de densidad inferior óptimas, incluyendo algoritmos deterministas y aleatorizados.
MuonRec: Cambiando el paradigma del optimizador más allá de Adam en recomendaciones escalables
Se presenta MuonRec, un nuevo *framework* que incorpora el optimizador Muon para el entrenamiento de sistemas de recomendación (RecSys). Este método busca mejorar la eficiencia de la optimización y la calidad del ranking al reducir los pasos de entrenamiento y mejorar la calidad de la recomendación. Los resultados demuestran que MuonRec supera a las líneas base basadas en Adam/AdamW en métricas clave.
Acciones seguras por sí solas no garantizan agentes seguros: Identificando obligaciones no cumplidas con modelos de guardia
Se argumenta que la seguridad de los agentes basados en LLM depende no solo de identificar acciones prohibidas, sino también de identificar obligaciones de seguridad críticas no cumplidas. Se presenta ObligationBench, un nuevo *benchmark* para evaluar la identificación de estas obligaciones, y ObligationGuard, un modelo que mejora significativamente la capacidad de identificación de obligaciones. El estudio sugiere que la identificación de obligaciones no cumplidas es una fuente de riesgo de seguridad subestimada en los agentes.
Construcción de base de datos genética digital de las pinturas rupestres de Dadu (Dadu) en Zhongwei
Se han logrado avances significativos en la digitalización y creación de una base de datos genética de las pinturas rupestres de Dadu en Zhongwei, registrando 4095 grabados. El proyecto utilizó tecnología avanzada para capturar detalles finos y clasificar los datos, incluyendo información sobre su estado de conservación y riesgos. Esta base de datos digital permitirá la investigación, la exhibición y la integración de estos artefactos en la cultura contemporánea.
Dong-A Ilbo"Sobrecalentamiento de inversión en IA": Wall Street y autoridades financieras chinas emiten advertencias
Autoridades financieras de China y Wall Street han advertido sobre el exceso de inversión en Inteligencia Artificial, señalando que la concentración de capital en este sector podría desplazar industrias tradicionales y aumentar el riesgo crediticio. Expertos señalan que la rápida expansión de la inversión en IA podría generar burbujas financieras, sugiriendo la necesidad de marcos de prevención de riesgos.
CBS NewsTrump felicita a los demócratas en llamada con CBS News por la noche de las elecciones
Donald Trump felicitó a los demócratas por sus victorias en las elecciones intermedias a través de una llamada con CBS News. El presidente expresó su deseo de trabajar con ellos por el bien del país y señaló que la pérdida de republicanos se debió a su ausencia en la boleta. También comentó que la guerra de Irán terminaría cuando él lo declare.
El DíaLa historia del argentino que buscaba ser el alcalde de una zona exclusiva de Miami
Alberto Zaltzberg, empresario inmobiliario argentino, buscó ser alcalde de Aventura, ciudad exclusiva de Miami-Dade, enfrentándose al alcalde actual. Su campaña utilizó redes sociales e inteligencia artificial, con el lema "Make Aventura Great Again". Propuso mejorar la comunicación con los vecinos y ofrecer servicios como WiFi gratuito y subsidios médicos.
CNBCRendimientos de bonos caen mientras los inversores buscan seguridad ante la venta de acciones por la elección
Los rendimientos de los bonos del Tesoro cayeron debido a que los inversores buscaron refugio ante la venta de acciones provocada por posibles victorias demócratas en las elecciones intermedias de EE. UU. Los rendimientos del bono del Tesoro a 10 años y el bono a 30 años experimentaron caídas significativas. Los futuros de acciones cayeron, afectando a los contratos del S&P 500 y el Nasdaq-100.