Consejos para aplicar validación cruzada en modelos de series temporales
La validación cruzada en modelos de series temporales es una técnica que contribuye a evaluar y mejorar la precisión predictiva […]
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Consejos sobre ingeniería de características avanzadas con incrustaciones de LLM
La ingeniería de características con incrustaciones generadas por modelos de lenguaje grandes (LLM) es una técnica que apunta a mejorar
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Análisis del modelo PLAID para generación multimodal de proteínas: integración de secuencia y estructura a partir de datos limitados
La evolución reciente en el diseño computacional de proteínas ha estado marcada por avances como AlphaFold2, capaz de predecir estructuras
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Análisis de la defensa contra ataques de inyección de prompt mediante StruQ y SecAlign en LLMs
Los ataques de inyección de prompt se han posicionado como una de las mayores amenazas para aplicaciones integradas con Modelos
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Predicción de Video Egocéntrico Condicionado en el Movimiento Corporal Completo mediante PEVA
El desarrollo de modelos que pueden anticipar visualmente el efecto de las acciones humanas desde una perspectiva egocéntrica implica enfrentar
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Análisis de la dinámica y el aprendizaje en word2vec: una aproximación teórica basada en PCA
El análisis de word2vec, un algoritmo precursor en el aprendizaje de representaciones semánticas densas para palabras, requiere comprender los mecanismos
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Escalabilidad en aprendizaje por refuerzo off-policy: análisis del paradigma divide y vencerás frente a TD learning
El aprendizaje por refuerzo (RL) off-policy enfrenta desafíos notables al abordar tareas de largo horizonte debido a la acumulación de
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Generación simultánea de secuencia y estructura proteica mediante modelos de difusión latente basados en plegamiento de proteínas
La reciente introducción del modelo PLAID representa un avance en la generación de proteínas que combina simultáneamente la secuencia lineal
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Defensa contra la inyección de prompts en modelos de lenguaje con StruQ y SecAlign
La creciente integración de modelos de lenguaje de gran escala (LLMs) en aplicaciones genera nuevas vulnerabilidades, siendo la inyección de
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Predicción de video egocéntrico condicionado por movimientos corporales completos: un avance en modelos para agentes incorporados
El desarrollo de modelos capaces de predecir secuencias de video desde una perspectiva egocéntrica condicionada en las acciones humanas representa