Aprendizaje federado cuántico para datos multimodales: un enfoque agnóstico de modalidad

Resumen: El aprendizaje federado cuántico (QFL) se ha introducido recientemente para habilitar una capacitación del modelo de aprendizaje automático cuántico (QML) de preservación de la privacidad (QML) en procesadores cuánticos (clientes).

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LLM de múltiples agentes como defensores de la ética en sistemas basados en IA

Resumen: La incorporación de la ética en el proceso de obtención de requisitos es esencial para crear sistemas alineados éticamente. Aunque provocar los requisitos de ética manual es efectivo, requiere diversos aportes de múltiples partes interesadas, lo que puede ser un desafío debido a las limitaciones de tiempo y recursos.

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Razonamiento M2: empoderamiento de MLLM con razonamiento general y espacial unificado

Resumen: Los avances recientes en modelos de lenguaje grande multimodal (MLLM), particularmente a través del aprendizaje de refuerzo con recompensas verificables (RLVR), han mejorado significativamente sus habilidades de razonamiento. Sin embargo, una brecha crítica persiste: estos modelos luchan con interacciones espaciales dinámicas, una capacidad esencial para aplicaciones del mundo real.

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