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China News ServiceLanzamiento del Concurso de Creación de Videos Cortos 2026 "Todo el Mundo Dice que la Montaña Yimeng es Buena"
Se lanzó el concurso de creación de videos cortos "Todo el Mundo Dice que la Montaña Yimeng es Buena" 2026 en Linyi. El concurso será abierto a nivel nacional con inscripciones entre noviembre de 2026 y febrero de 2027, ofreciendo modalidades de filmación en vivo y creatividad con IA. El contenido se enfocará en narrar el espíritu Yimeng, terapia de bienestar ecológico y curación. El evento también presentó rutas turísticas relacionadas con la montaña, incluyendo tours en diferentes zonas del parque turístico.
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The Next WebRedalpine cierra un fondo de etapa temprana sobresuscripto por 250 millones de dólares
Redalpine anunció el cierre sobresuscripto de su fondo de etapa temprana RAC VIII por 250 millones de dólares, destacando el apetito de los inversores por empresas de software y ciencia europeas. La firma enfatiza su enfoque en tecnologías de vanguardia como la IA y la robótica, buscando establecer a Europa como una potencia tecnológica global. El fondo se enfoca en respaldar a fundadores desde la etapa semilla hasta la OPI a través de una plataforma de inversión multi-etapa.
The Michigan DailyJefe de la Policía de Ann Arbor anuncia su retiro
Andre C. Anderson, jefe de la Policía de Ann Arbor, anunció su retiro en febrero de 2027. Durante su gestión, implementó cambios en las políticas de detención para eliminar las infracciones no relacionadas con la seguridad pública. Se destacó su capacidad para conectar con la comunidad y su enfoque en la seguridad.
Chosun IlboBaek Hyun realiza su segundo acto de independencia al establecer una nueva agencia
El cantante Baek Hyun, miembro del grupo Chen Baeksi, ha establecido una nueva agencia de planificación de arte y cultura popular. La entidad, registrada en el Ayuntamiento del Distrito Gangnam de Seúl, fue fundada con un capital de 100 millones de wones y Baek Hyun es su presidente ejecutivo.
arXiv Computer Science AIPEARL: Modelado de optimización interactivo Solver-in-the-Loop a partir del lenguaje natural
Se presenta PEARL, un sistema para el modelado de optimización interactivo de solucionador que utiliza ejecución de Python y solucionadores de programación matemática en un ciclo iterativo. Este sistema aprende a probar modelos parciales y revisar diagnósticos del solucionador para mejorar las formulaciones y el código antes de la finalización. PEARL demuestra un mejor acuerdo objetivo ejecutable y es competitivo con modelos de referencia existentes.
PEEK: Corrección de sesgo de exposición con mirada hacia adelante de un paso para muestreo de difusión
Se propone PEEK, un plugin de muestreador determinista sin entrenamiento, para mitigar el sesgo de exposición en generadores de imágenes por difusión. PEEK realiza una actualización provisional de un paso y utiliza una predicción un paso adelante para mejorar la calidad de la imagen al mitigar el sesgo de exposición. Los experimentos mostraron reducciones en la Distancia de Percepción de Fréchet (FID) de hasta un 49.3% en varios modelos.
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.
¿Cuándo deberían reconsiderar los Modelos de Difusión de Lenguaje sus compromisos?
Se presenta el Aprendizaje Conjunto de Desenmascaramiento y Revisión Planificado (PURL) para Modelos de Difusión Enmascarados (MDMs) para unificar la generación paralela con la revisión selectiva de tokens. Este marco mejora la precisión en tareas como razonamiento matemático y generación de código, logrando mejoras de hasta 47.4% en precisión. El análisis sugiere que la generación paralela efectiva depende de hacer que los compromisos de tokens sean revisables en el momento adecuado, en lugar de revisar más tokens.
Puzles a paradigmas: Un estudio de la colaboración humano-agente en la innovación científica
Se presenta un estudio que analiza la colaboración entre humanos y sistemas de IA agenticos en flujos de trabajo científicos como la síntesis de literatura y la generación de hipótesis. El estudio propone un marco para examinar cómo varían las demandas de coordinación y los riesgos de fallo en diferentes contextos científicos. Se identifican cinco modos de fallo recurrentes y se sugiere enfocar las evaluaciones hacia la fundamentación y la fiabilidad científica a largo plazo.
Aprendizaje por refuerzo eficiente en muestras para la mejora de políticas mediante anclas de acción reversadas por flujo
Se presenta AnchorQ, un método que utiliza la reversión del flujo para mejorar políticas de aprendizaje por refuerzo mediante una representación de acción latente estructurada. Este enfoque busca mejorar la eficiencia de muestras y la fiabilidad de las políticas de robot en tareas de manipulación. Los resultados demuestran una mejora del 37% en la tasa de éxito en el mundo real y un 97% mayor rendimiento en la tarea simulada.
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.
Cuantización de Precisión Amortizada para Vision Transformers con Salida Temprana
Se presenta la Cuantización de Precisión Amortizada (APQ) y el marco MOQEE para Vision Transformers, buscando mejorar la estabilidad de la inferencia mediante la optimización conjunta de umbrales de salida y anchos de bits. Este enfoque establece una frontera de Pareto superior en el equilibrio entre precisión y eficiencia para tareas de clasificación y detección. Los modelos probados muestran mejoras significativas en el rendimiento de la GPU en diferentes benchmarks.
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.
¿Saben los modelos de lenguaje cuáles son las restricciones que pertenecen juntas?
El texto analiza cómo los modelos de lenguaje pueden identificar grupos de restricciones que pertenecen juntas en problemas de programación entera mixta. Se compara la capacidad de estos modelos con métodos basados en la observación de límites y predicciones basadas en la lectura del modelo. Se demuestra que los modelos de lenguaje son efectivos para nombrar grupos de margen cero en instancias de modelos MIPLIB-NL.
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.
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.
Seguridad de agentes LLM: Restringiendo riesgos extremos a través de flujos de trabajo de agentes de múltiples pasos
Se propone un marco de seguridad llamado TAS para agentes LLM que modela la seguridad del flujo de trabajo como una secuencia de estados dependientes para controlar los riesgos extremos. Este marco modela las transiciones de estado de seguridad secuencialmente para rastrear la propagación del riesgo y restringe estos riesgos con un presupuesto compartido. Los experimentos demuestran que TAS ofrece un mejor rendimiento que otros métodos al suprimir fallos de alto costo raros.
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.
La división de infraestructura: Análisis de la postura comunitaria sobre el desarrollo de centros de datos a través de Reddit
Un estudio utilizó un modelo de lenguaje grande para analizar posts y comentarios de Reddit sobre el desarrollo de centros de datos, encontrando que la oposición local dominó el discurso. Se identificaron preocupaciones clave como el consumo de recursos, el proceso de ubicación y la oposición política a los centros de datos. Los hallazgos sugieren un cambio hacia asociaciones negociadas para el desarrollo de infraestructura.
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.
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.
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.
Señales neurales generan notas clínicas en el mundo real
Se presenta CELM, un modelo de base de lenguaje EEG-a-Lenguaje que resume grabaciones de EEG de larga duración y genera informes clínicos. El modelo integra modelos de EEG y lenguaje para un aprendizaje multimodal escalable. Los resultados experimentales demuestran que CELM supera a métodos existentes y es más coherente clínicamente según expertos.
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.
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.
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.
Marco continuo de validación, actualización y toma de decisiones para Gemelos Digitales autoadaptativos
Se presenta un marco de adaptación en línea para Gemelos Digitales que integra detección de deriva basada en gradientes y validación estadística para mantener la fidelidad predictiva ante cambios en las condiciones de operación. El método utiliza actualizaciones de modelos por lotes con Adaptación de Bajo Rango y una prueba de bootstrap para evaluar la mejora predictiva antes de la implementación. Los resultados indican mejoras en la precisión predictiva y la estimación de incertidumbre en comparación con los modelos base.
JevGPT: Pensando rápido y lento en la investigación autónoma
Se presenta JevGPT, una arquitectura de doble sistema para investigación autónoma que combina procesamiento rápido de evidencia con planificación deliberativa. El sistema integra hallazgos mientras que el otro localiza el soporte y guía la inspección. Los experimentos demuestran que JevGPT logra un rendimiento superior con menor costo y tiempo de finalización que otros agentes de investigación.
EVA-0: Evolución del modelo en tiempo de prueba con solo dos pasadas hacia adelante por muestra
Se presenta EVA-0, un marco de adaptación de orden cero que permite la evolución del modelo en tiempo de prueba con solo dos pasadas hacia adelante por muestra, evitando la retropropagación. Este método aborda problemas como la susceptibilidad a soluciones atajo y la deriva de peso mediante estrategias específicas. Los resultados demuestran que EVA-0 supera a otros métodos y logra una aceleración de 14 veces sobre FOA.
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.
TechCrunchEscándalo del "honeypot" de Jensen Huang inspira memes
El CEO de Nvidia, Jensen Huang, ha sido objeto de un escándalo que ha generado memes en internet, relacionado con supuestos problemas de espionaje. La noticia ha provocado una gran actividad en redes sociales con contenido generado por IA relacionado con él. La situación también plantea riesgos para el mercado de valores debido a la dependencia de la industria de chips de Nvidia.