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Cecilia GarraffoJuan Carlos GilGastón GiribetFrancis VillatoroBorja Tosarpaper en conferencias neurips icmllimitación de páginas neurips icmlformato específico neurips icmlresultados obvios con contextoNeurIPSICMLCecilia GarraffoFrancis Villatoro
Limitación de páginas neurips icml
Ep530: Estalagmitas; Deepmind; Entrelazamiento y Gravedad; Gravitones; Halloween
30 de octubre de 20252 momentos
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Cecilia Garraffo explica el proceso de publicación de artículos científicos en conferencias importantes como NeurIPS o ICML, destacando la limitación de páginas y cuestionando si los resultados obtenidos son tan sorprendentes.
…importantes; es al revés que en física. Entonces el rate de aceptación de esos papers es menos del 24% creo en general; es muy difícil que te acepten un paper ahí, en vez de mandar un abstract para dar una charla como uno hace en física en una conferencia. Si aceptan el paper, uno va y da una charla o presenta un póster y te publican ese paper en esa conferencia. Que las conferencias buenas como esta, que es NeurIPS o ICML, hay dos que son las mejores; esta está en una de ellas. Son como lo máximo y tienen un formato muy específico y son compactos. Hay una fuerte limitación en el número de páginas. Claro, hay una fuerte limitación, sí, en el número de páginas. Pero bueno, la idea es que funcionan mejor, arguyen, de una manera que no me queda tan claro. Porque ese primer resultado es obvio, si le das más contexto es obvio. Pero creo que esto va más allá a decir, estos. Modelos funcionan mejores que los modelos específicamente creados, entrenados incluso que los modelos fine-tuneados, o sea, ajustados usando Transfer Learning a tareas específicas. Y esto ya lo sabíamos hace poco: que los modelos más generales y más grandes…
Significado #1 · Palabras #1
Cecilia Garraffo explica el proceso de publicación de artículos científicos en conferencias importantes como NeurIPS o ICML, destacando la limitación de páginas y cuestionando si los resultados obtenidos son tan sorprendentes.
Habla: Cecilia GarraffoSignificado #1 · Palabras #1paper en conferencias neurips icmllimitación de páginas neurips icmlformato específico neurips icmlresultados obvios con contexto…importantes; es al revés que en física. Entonces el rate de aceptación de esos papers es menos del 24% creo en general; es muy difícil que te acepten un paper ahí, en vez de mandar un abstract para dar una charla como uno hace en física en una conferencia. Si aceptan el paper, uno va y da una charla o presenta un póster y te publican ese paper en esa conferencia. Que las conferencias buenas como esta, que es NeurIPS o ICML, hay dos que son las mejores; esta está en una de ellas. Son como lo máximo y tienen un formato muy específico y son compactos. Hay una fuerte limitación en el número de páginas. Claro, hay una fuerte limitación, sí, en el número de páginas. Pero bueno, la idea es que funcionan mejor, arguyen, de una manera que no me queda tan claro. Porque ese primer resultado es obvio, si le das más contexto es obvio. Pero creo que esto va más allá a decir, estos. Modelos funcionan mejores que los modelos específicamente creados, entrenados incluso que los modelos fine-tuneados, o sea, ajustados usando Transfer Learning a tareas específicas. Y esto ya lo sabíamos hace poco: que los modelos más generales y más grandes…
Francis Villatoro explica que el grado de entrelazamiento puede variar continuamente entre cero (estados separables) y un valor máximo.
Habla: Francis VillatoroSignificado #11entrelazamiento varía entre ceroestados separables entrelazamiento nulogrado máximo entrelazamiento sistemaparámetro continuo entrelazamientos valores…si las cosas están arrugadas, tienen más entropía, y eso en efecto es así, sí. No sé, hay que especializar más el contexto. Bueno, hay una pregunta de Javier Benavides sobre entrelazamiento: ¿Existen entrelazamientos fuertes y entrelazamientos débiles? La respuesta es: hay un grado de entrelazamiento, es decir, el entrelazamiento puede ser máximo, maximal, o puede ser nulo, es decir, tienes estados separables, entrelazamiento cero, o puedes tener un entrelazamiento máximo y puedes tener todo el grado, toda la graduación entre cero y uno; es un parámetro continuo y tú puedes tener entrelazamientos de cualquier valor. Es decir, lo más débil es que no haya nada y lo más fuerte es un valor máximo que está asociado a la descripción de tu sistema, depende de cuántos parámetros estés entrelazando y de cuántos elementos tengas. Entonces, sí existen mediciones del grado de entrelazamiento. El entrelazamiento no es o sí o no, no; no es binario, no es que lo tengo o no lo tengo, es una cosa gradual. El entrelazamiento, desde el punto de vista, simplemente teórico desde el punto de…