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TruthoutSchumer, quien es más impopular que Trump, consigue un desafiante para líder de la mayoría
El Senador Chris Van Hollen está compitiendo por el liderazgo de la mayoría del Senado, desafiando al Senador Chuck Schumer, quien es considerado uno de los líderes congresuales más impopulares. Las encuestas muestran que el público está listo para un cambio de liderazgo en el Partido Demócrata, debido a la impopularidad de Schumer y las propuestas populistas progresistas de Van Hollen.
WWDBurberry realiza una toma de posesión navideña en el hotel The Mark
Burberry ha realizado una toma de posesión navideña en el hotel The Mark, decorando el establecimiento con elementos de su estilo británico. La activación incluye exhibiciones en el exterior e interiores, así como una suite de compras privada en el penthouse. La compañía también destacó el progreso en su recuperación financiera reciente.
El sujetador floral de Nensi Dojaka, visto en Kim Kardashian, inspira el árbol de Navidad del Londoner
La diseñadora Nensi Dojaka creó el árbol de Navidad 2026 para el hotel The Londoner, utilizando un sujetador floral como pieza central. La colaboración incluye la participación de Kim Kardashian en una sesión de fotos y la creación de más de 200 flores artesanales. La instalación busca fusionar la intimidad de la moda con la tradición navideña.
OKdiarioIgnoran la pausa y entran en zonas prohibidas: un estudio halla con agentes de IA 105 fallos desconocidos en autopilotos de drones PX4 y ArduPilot en simulador
Un estudio realizado por investigadores de la Universidad de Ciencia y Tecnología de Huazhong y la Universidad de Illinois en Urbana-Champaign detectó 105 fallos lógicos desconocidos en los autopilotos de drones PX4 y ArduPilot durante simulaciones. Estos errores incluyen fallos en la gestión de órdenes de pausa y problemas en la validación de parámetros, afectando a sistemas de código abierto para drones y vehículos autónomos.
Tech XploreETATrack combina luz visible, calor y fotogramas anteriores seleccionados para rastrear objetos
Investigadores desarrollaron ETATrack, una red que combina imágenes de luz visible, infrarrojo térmico y fotogramas históricos para mejorar el seguimiento de objetos en video. El sistema utiliza un flujo de procesamiento compartido y un codificador Mamba para fusionar características temporales, buscando un equilibrio entre precisión y velocidad de procesamiento. El estudio demuestra que seleccionar la historia temporal de manera inteligente es clave para preservar la identidad del objeto.
AdevărulLíder del Partido Comunista de Wuhan durante la COVID-19 investigado por corrupción
Wang Zhonglin, exlíder del Partido Comunista Chino de Hubei, está siendo investigado por supuestas violaciones graves de la ley y la disciplina relacionadas con su gestión durante la pandemia de COVID-19. Este funcionario fue una figura clave en la administración china y su posición fue objeto de escrutinio por parte de organismos anticorrupción. La investigación se enmarca en un contexto de medidas disciplinarias contra funcionarios implicados en la administración de la crisis sanitaria.
China News ServiceEstreno en Nankín de la obra de teatro de artes marciales Shennong Xialü: La danza y el arte marcial se fusionan y reconfiguran el mundo de Jin Yong
Se estrenó en Nankín la primera obra de teatro de artes marciales de Jin Yong, Shennong Xialü, destacando la fusión de danza y arte marcial. La producción busca reinterpretar el mundo de Jin Yong mediante el lenguaje corporal y la actualización visual. La obra enfatiza la conexión entre la danza y el arte marcial, utilizando la técnica y la emoción para expresar el espíritu del género.
Funcionarios de Hainan comparten experiencia en la protección ecológica tropical en Turquía
Funcionarios de Hainan presentaron en Turquía experiencias sobre la protección de ecosistemas tropicales, destacando la recuperación de la población de monos araña y el desarrollo de la industria del té y la restauración de arrecifes de coral. Se enfatizó que la protección ecológica debe buscar caminos de desarrollo que permitan la coexistencia armoniosa entre la conservación de la naturaleza y el beneficio económico de la población.
Estafa de noviazgo: "Novia" desaparecida tras comprar un paquete turístico de casi diez mil yuanes
Un grupo criminal utilizó una aplicación de citas en línea para estafar a personas, disfrazando el fraude como una disputa de noviazgo. El grupo reclutó "manos de chat" para establecer relaciones y luego utilizó personal contratado para simular citas y evaluar la capacidad económica de las víctimas. Finalmente, ofrecieron paquetes turísticos falsos para obtener dinero antes de desaparecer.
Seminario académico sobre las nuevas clases sociales en la era digital celebrado en Shanghái
Se celebró en Shanghái el tercer seminario académico sobre el desarrollo de las nuevas clases sociales en la era digital, con el objetivo de analizar su construcción y potencial. Se presentaron investigaciones sobre la evolución de la estructura social y la necesidad de aplicar la teoría a la práctica de la función de trabajo en el contexto de la sociedad digital. Además, se publicó un informe sobre los nuevos grupos profesionales emergentes.
NASA Breaking NewsRebote global para los manglares
Los bosques de manglares están experimentando un rebote global, con un aumento de casi 2,000 kilómetros cuadrados en su extensión después de 2010, impulsado por la expansión en Asia, Australia y América del Sur. Los científicos encontraron que la restauración y la conciencia han revertido la tendencia de declive observada en décadas anteriores. Este fenómeno sugiere que la conservación y la reducción de la deforestación pueden generar impactos positivos significativos en la resiliencia costera.
TASSReunión entre Rusia, China y EE. UU. debe considerar las preocupaciones mutuas
Analistas chinos sugieren que una posible reunión trilateral entre Rusia, China y Estados Unidos debe considerar las preocupaciones de todas las partes. Expertos chinos indican que el encuentro podría buscar restablecer mecanismos de diálogo y poner límites a los riesgos relacionados con las relaciones Rusia-EE. UU. y el conflicto de Ucrania. La reunión se enmarca en el contexto de la cumbre APEC en Shenzhen.
arXiv Computer Science AISeñalando el camino, ocultando el destino: Recuperación densa privada práctica a escala
Se presenta un método para la recuperación densa privada a escala utilizando RAG y búsqueda semántica, que oculta la consulta y el resultado seleccionado. El protocolo utiliza un código binario aleatorio para señalar una lista corta de candidatos, protegiendo la consulta y la selección final mediante cifrado. Esto permite una búsqueda eficiente sin sacrificar la calidad de la recuperación en grandes corpus de documentos.
SWE-Bench Pro V2: Un benchmark de codificación más limpio y difícil
Se presenta SWE-Bench Pro V2, una versión revisada del benchmark para tareas de ingeniería de software de largo alcance para agentes de codificación. Se realizaron auditorías y verificaciones por parte de ingenieros para reparar o retirar tareas, asegurando la precisión del benchmark a medida que avanzan las capacidades de los agentes. El nuevo protocolo endurecido restringe el acceso a la red y reevalúa los parches, mejorando la fiabilidad del conjunto de pruebas.
Mitigación de la satisfacción de especificaciones en agentes de codificación
Se presenta SatisFix, un método diseñado para guiar a agentes de codificación a reportar las elecciones y justificaciones de sus decisiones de implementación. Este método busca mitigar la "satisfacción de especificaciones", un fallo donde el agente acepta soluciones parciales que no cumplen completamente con los requisitos. SatisFix mejoró el rendimiento del agente base en DeepSWE y SWE-bench Pro.
NVIDIA OmniDreams: Modelo de mundo generativo en tiempo real para simulación de vehículos autónomos de bucle cerrado
Se presenta OmniDreams, un modelo de mundo generativo para generar videos en tiempo real condicionados por acción, diseñado para simulación de vehículos autónomos. Este modelo utiliza el modelo de difusión Cosmos y datos de escenarios de conducción para sintetizar fenómenos complejos y generar observaciones de sensores fotorrealistas. Los resultados preliminares muestran que un modelo basado en OmniDreams supera a modelos previos en el conjunto de datos NuRec.
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- Amlan Kar
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- Yuxuan Zhang
- Zan Gojcic
- Zian Wang
Mejorando la generalización y la citación en RAG mediante la descomposición de consultas
Se propone un nuevo marco RAGQ llamado QDRAG para mejorar la generalización y la citación en sistemas RAG, abordando problemas como la sobrecitación y el fallo en la identificación de entidades. QDRAG descompone la pregunta en subpreguntas atómicas y utiliza un reranker para eliminar distractores de contexto. Los experimentos demuestran que QDRAG supera a los modelos de referencia en pruebas multimodales, superando incluso a Gemini-Pro.
CamChoreo: Benchmarking de Comprensión del Movimiento de Cámara Temporalmente Fundamentado para Modelos de Lenguaje Visual
Se presenta CamChoreo, el primer benchmark para evaluar la comprensión del movimiento de cámara de manera temporalmente fundamentada y composicional. El trabajo introduce CamInject y CamDistill para mejorar la comprensión del movimiento de cámara en modelos de lenguaje visual. Estos métodos buscan mejorar la localización de movimientos consistentes y la identificación de movimientos activos en clips de video.
STRATOS: Cerrando la brecha simbólico-numérica en Text-to-SQL para datos meteorológicos
Se presenta un marco de Text-to-SQL llamado STRATOS para explorar datos meteorológicos escalables. Este sistema aborda la brecha entre lenguaje natural y SQL al mapear conceptos a una ontología y resolver entidades espaciales. El objetivo es reducir significativamente los tiempos de ejecución de consultas complejas en el dominio meteorológico.
Construcción y consulta de grafos de conocimiento automático para catálogos de terremotos
Se presenta la primera aplicación sistemática de GraphRAG para la recuperación de conocimiento en registros tabulares brutos de catálogos de terremotos. Este método construye grafos de conocimiento completos y consultables para tres catálogos diferentes sin necesidad de estructuración manual de datos. La investigación también identifica fallos y propone correcciones para mejorar el razonamiento del mecanismo y la precisión de los resultados.
Agon: Un sistema de investigación multidisciplinario autónomo construido sobre la economía de prompts
Se presenta Agon, un orquestador de investigación diseñado para explorar los límites de la investigación automatizada mediante modelos de lenguaje grande. Agon se basa en seis principios de diseño, incluyendo la economía de prompts y el paralelismo masivo, demostrando escalabilidad en la investigación. El sistema sugiere un nuevo paradigma donde las máquinas escalan y los humanos dirigen la investigación.
CoLaX: Explicaciones contextuales para series temporales
Se presenta CoLaX, un marco de explicación post-hoc sensible al contexto para clasificadores de series temporales. Este método construye sobre la atribución de Shapley basada en shapelets y condiciona la relevancia del patrón local mediante una representación aprendida de la secuencia completa. CoLaX mejora el rendimiento en benchmarks sintéticos y logra el AUPRC más alto en datos reales de ECG.
Método de aprendizaje por refuerzo profundo con restricción física para la planificación de misiones autónomas de sondas a Titán
Se propone un método de optimización de política proximal maskable (PCM-PPO) con restricción física para la planificación de misiones autónomas de sondas a Titán. Este método aborda los desafíos de la planificación en entornos de espacio profundo complejos y variables, incorporando modelos de dinámica de sistemas para mejorar la representación física. El PCM-PPO ofrece un esquema factible e interpretable para la planificación de misiones autónomas en Titán.
Estudio empírico a escala de modelos de lenguaje sintácticos
Se realizó un estudio empírico a gran escala de modelos de lenguaje sintácticos (SLM) para evaluar su rendimiento en diferentes tareas y puntos de referencia sintácticos. Los resultados indican que los SLM con atención causal estándar igualan o superan a las variantes con máscaras estructurales. Se observa que a escalas mayores, los SLM pueden perder competitividad frente a líneas base no estructurales con capacidad de cómputo.
Adaptador Few-shot con Fusión Cross-view para Reconocimiento de Emociones EEG entre Sujetos
Se presenta un adaptador few-shot llamado FACE para el reconocimiento de emociones por EEG entre sujetos, abordando la variabilidad intersujeto y la variabilidad intra-sujeto. FACE utiliza una fusión dinámica cross-view para integrar conectividad cerebral global y patrones localizados con pesos específicos del sujeto. El método busca permitir una adaptación rápida a sujetos no vistos y reducir el sobreajuste mediante meta-aprendizaje.
RSI-PDE: Un benchmark para agentes auto-mejorables en la resolución de EDOs
Se presenta RSI-PDE, un mecanismo de agente recursivamente auto-mejorable diseñado para resolver ecuaciones diferenciales parciales (PDEs). Este sistema mejora el rendimiento en comparación con las líneas de base existentes, mejorando la tasa de éxito y reduciendo las llamadas al modelo. Los resultados demuestran el potencial de la auto-mejora recursiva en agentes de LLM para la computación científica.
Presentación de un conjunto de datos unificado para el análisis de documentos con generación de descripción de elementos visuales
Se presenta Read-Parse-Describe, un conjunto de datos unificado para el análisis de documentos que incluye la generación de descripción de elementos visuales. El trabajo aborda la necesidad de modelos que puedan producir un análisis a nivel de página que sea fiel tanto estructural como semánticamente. Se propone un mejorador de conciencia espacial para mejorar el rendimiento conjunto de estos modelos.
Repensando "RL Generaliza, SFT Memoriza": El papel de los datos de SFT
El artículo reexamina la diferencia entre modelos entrenados con Aprendizaje por Refuerzo (RL) y aquellos entrenados con Ajuste Fino Supervisado (SFT), enfocándose en el papel de los datos de entrenamiento. Se demuestra que la mezcla cuidadosa de datos de SFT y el ajuste de la escala de datos mejoran la generalización de los modelos. Además, se sugiere que conjuntos de datos más grandes cubren métodos de solución más diversos y generalizables.
Descubriendo diseños efectivos de memoria de agentes a través de la evolución del programa
Se presenta un marco llamado MAPE para evolucionar programas de memoria de agentes mediante un ciclo de vida estandarizado. Los experimentos demuestran una ganancia de precisión de hasta el 12% en comparación con diseños manuales. Se identifican patrones clave para la retención de conversaciones y la composición de evidencia recuperada para mejorar la efectividad del modelo de respuesta.
¿Cómo deberían los agentes de planificación remodelar su espacio de búsqueda?
Se investiga la tarea ReSHAPE para evaluar si la revisión de especificaciones por agentes de planificación ajusta el espacio de búsqueda para encontrar planes aceptables. Los resultados indican que remodelar la búsqueda es crucial, ya que un intercambio correcto mejora significativamente la probabilidad de encontrar un plan aceptable. Se sugiere que los agentes de planificación deben probar las solicitudes contra planes concretos para identificar los intercambios que el usuario acepta.