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Robustez certificada asimétrica a través de redes neuronales convexas TLDR: Proponemos el robustez certificada asimétrica problema, que requiere robustez certificada para una sola clase y refleja escenarios adversarios del mundo…
Un equipo de investigadores de UC Berkeley y Stanford ha desarrollado un nuevo método de ajuste eficiente de parámetros llamado Adaptación de bajo rango (LoRA) para implementar LLM. S-LoRA fue…
Newsweek (Matthew Impelli) informó hoy sobre este incidente, que involucró a “un estudiante graduado” instructor “en el Departamento de Estudios Étnicos de UC Berkeley”. (La historia puede haber sido revelada…
La Universidad de California, Berkeley, y el Centro de Investigación Ames de la NASA acaban de anunciar planes para construir un colosal centro espacial de 2.000 millones de dólares en…
Un tipo de arquitectura de modelo de aprendizaje profundo se denomina Transformers en el contexto de muchos modelos de IA de última generación. Han revolucionado el campo de la inteligencia…
Repensar el papel de la PPO en RLHF TL;DR: En RLHF, existe tensión entre la fase de aprendizaje de recompensas, que utiliza la preferencia humana en forma de comparaciones, y…
Las redes neuronales profundas han permitido maravillas tecnológicas que van desde el reconocimiento de voz hasta la transición de máquinas y la ingeniería de proteínas, pero su diseño y aplicación…
El aprendizaje por refuerzo proporciona un marco conceptual para que los agentes autónomos aprendan de la experiencia, de forma análoga a cómo se podría entrenar a una mascota con golosinas.…
TL;DR: Mensaje de texto -> LLM -> Representación intermedia (como un diseño de imagen) -> Difusión estable -> Imagen. Los avances recientes en la generación de texto a imagen con…
Figura 1: Arquitectura CoarsenConf. La generación de confórmeros moleculares es una tarea fundamental en la química computacional. El objetivo es predecir estructuras moleculares 3D estables de baja energía, conocidas como…