token ordering
Todas las noticias con este tag.
Ver estadísticas de este tema
Noticias por hora
Últimas 24 horas · hora argentina
Consultar los valores por hora
| Hora | Noticias |
|---|---|
| 9 nov 2026, 6:00 a. m. | 0 |
| 9 nov 2026, 7:00 a. m. | 0 |
| 9 nov 2026, 8:00 a. m. | 0 |
| 9 nov 2026, 9:00 a. m. | 0 |
| 9 nov 2026, 10:00 a. m. | 0 |
| 9 nov 2026, 11:00 a. m. | 0 |
| 9 nov 2026, 12:00 p. m. | 0 |
| 9 nov 2026, 1:00 p. m. | 0 |
| 9 nov 2026, 2:00 p. m. | 0 |
| 9 nov 2026, 3:00 p. m. | 0 |
| 9 nov 2026, 4:00 p. m. | 0 |
| 9 nov 2026, 5:00 p. m. | 0 |
| 9 nov 2026, 6:00 p. m. | 0 |
| 9 nov 2026, 7:00 p. m. | 0 |
| 9 nov 2026, 8:00 p. m. | 0 |
| 9 nov 2026, 9:00 p. m. | 0 |
| 9 nov 2026, 10:00 p. m. | 0 |
| 9 nov 2026, 11:00 p. m. | 0 |
| 10 nov 2026, 12:00 a. m. | 0 |
| 10 nov 2026, 1:00 a. m. | 0 |
| 10 nov 2026, 2:00 a. m. | 1 |
| 10 nov 2026, 3:00 a. m. | 0 |
| 10 nov 2026, 4:00 a. m. | 0 |
| 10 nov 2026, 5:00 a. m. | 0 |
| 10 nov 2026, 6:00 a. m. | 0 |
Noticias por día
Últimos 30 días, incluido hoy · hora argentina
Consultar los valores por día
| Día | Noticias |
|---|---|
| 2026-10-12 | 0 |
| 2026-10-13 | 0 |
| 2026-10-14 | 0 |
| 2026-10-15 | 0 |
| 2026-10-16 | 0 |
| 2026-10-17 | 0 |
| 2026-10-18 | 0 |
| 2026-10-19 | 0 |
| 2026-10-20 | 0 |
| 2026-10-21 | 0 |
| 2026-10-22 | 0 |
| 2026-10-23 | 0 |
| 2026-10-24 | 0 |
| 2026-10-25 | 0 |
| 2026-10-26 | 0 |
| 2026-10-27 | 0 |
| 2026-10-28 | 0 |
| 2026-10-29 | 0 |
| 2026-10-30 | 0 |
| 2026-10-31 | 0 |
| 2026-11-01 | 0 |
| 2026-11-02 | 0 |
| 2026-11-03 | 0 |
| 2026-11-04 | 0 |
| 2026-11-05 | 0 |
| 2026-11-06 | 0 |
| 2026-11-07 | 0 |
| 2026-11-08 | 0 |
| 2026-11-09 | 0 |
| 2026-11-10 | 1 |
Los gráficos cuentan por fecha de publicación y respetan los filtros. El archivo incluye todo el histórico.
Noticias de token ordering
1 noticia · De más nuevas a más antiguas.
arXiv Computer Science AIDPRM: Módulo de ordenamiento de tokens inducido por transformaciones de Doob para modelos de difusión discretos
Se presenta DPRM, un módulo de ordenamiento de tokens que utiliza una distribución de trayectoria sesgada por recompensa terminal para mejorar el razonamiento en modelos de difusión discretos. Este módulo corrige la tendencia de depender únicamente de la confianza local, logrando mejoras significativas en diversas métricas de rendimiento. Las mejoras incluyen incrementos en la precisión de modelos como PUMA GSM8K y RealWorldQA, demostrando la efectividad de ajustar la recompensa terminal.