Enmascaramiento causal en datos espaciales: un caso teórico de la información para aprender conjuntos de datos espaciales con modelos de lenguaje unimodales

Resumen: Los modelos de lenguaje se diseñan tradicionalmente en torno a un enmascaramiento causal. En dominios con estructura espacial o relacional, el enmascaramiento causal a menudo se considera inapropiado y, en su lugar, se utilizan linealizaciones secuenciales.

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Plataforma SOSTENIBLE: Integración perfecta de la agricultura inteligente hacia la automatización de la agronomía

Resumen:El sector agrícola mundial está atravesando un cambio transformador, impulsado por la creciente demanda de alimentos, la variabilidad climática y la necesidad de prácticas sostenibles.

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DeepCompress: una estrategia de doble recompensa para explorar y comprimir dinámicamente cadenas de razonamiento

Resumen: Los grandes modelos de razonamiento (LRM) han demostrado capacidades impresionantes, pero adolecen de ineficiencias cognitivas como “pensar demasiado” en problemas simples y “pensar insuficientemente” en problemas complejos.

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