Zhemal Khamidun
Redação do Hamidun News liderada pelo editor-chefe Zhemal Khamidun (CPO da AlpinaGPT). Curadoria diária de mais de 50 laboratórios e fontes globais de IA em 6 idiomas.
ForcingBooster reduz pela metade os passos de denoising em vídeo autorregressivo
O ForcingBooster distribui os passos de denoising por patch: regiões simples param antes. O resultado: cerca de 50% menos passos, com qualidade no nível da base de…
MemReg supera métodos em pares e SLAM no registro de nuvens de pontos de lidar
A nova rede MemReg registra varreduras de lidar em fluxo, e não em pares. Dois buffers de memória garantem o melhor resultado em KITTI, nuScenes e Apollo-Southbay.
Modelos de vídeo e linguagem confundem manobras de carros: LoRA e probes corrigem o erro
Estudo no arXiv: LLMs de vídeo identificam de forma pouco confiável o movimento de carros, mas um LoRA leve e probes em features intermediárias recuperam o bom…
T. Rowe Price: 55% dos moradores de Hong Kong esperam que a IA prejudique a aposentadoria, mas só um em cada cinco está preparado
Otimizador genético acelera em 60% a escolha de locais para sensores de aerossóis no Reino Unido
Kronecker Product Attention comprime o KV-cache em até 10 vezes e alcança o MLA em qualidade
TimesFM 3.0 reduz em 43% o erro na previsão de consumo de energia de um prédio universitário
Wasserstein BaryBooster transforma o realismo da difusão em precisão na previsão de eventos
Os autores trataram a previsão de sequências de eventos como geração condicional e mostraram que nenhum método vence ao mesmo tempo em precisão e realismo. O…
DiffusionART acelera o ajuste fino por RL de modelos de vídeo em 12 vezes, sem precisar calibrar o EMA
O DiffusionART ajusta modelos de difusão com recompensas black-box e, no HunyuanVideo-13B, alcança o DiffusionNFT e o Flow-GRPO-Fast com 12 vezes menos GPU-horas.
Teoria prova: masked diffusion em transformers aprende com Õ(LK/ε) exemplos
SAZO acelera o ajuste fino de LLMs sem backprop: até 6× menos consultas para o mesmo loss
Redes neurais holomorfas com funções singulares superam todos os métodos em testes de Laplace
Regressão de Cox aprende com dados truncados ordens de magnitude mais rápido que o EM
Kairos: modelo em bytes para todas as modalidades converge em 440 bytes
O autor do Kairos montou uma arquitetura multimodal em bytes com MoE e atenção linear e testou se ela ao menos treina: perda de cerca de 10⁻³ em uma única frase de…
LLMs abertos explicam sátira a um custo menor que modelos frontier, mas se saem pior com a australiana do que com a americana
Estudo-piloto no arXiv: com o enquadramento do "narrador não confiável", modelos abertos explicam sátira de forma viável e barata. Textos australianos vão pior que…