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From Bytes to Ideas: Language Modeling with Autoregressive U-Nets

A byte-level language modeling proposal where autoregressive U-Nets learn a hierarchical token representation — no tokenizer required.

HELMET: A Fresh Look at Context-Length Evaluation in LLMs

A benchmark system for evaluating LLMs across long contexts — summarization, long-doc QA, RAG, re-ranking, and generation with citations — beyond synthetic needle-in-a-haystack tests.

Titans: Neural Long-Term Memory for Enhanced Sequence Modeling

A paper that proposes test-time learnable long-term memory for LLMs, with a 'Surprise' metric that decides what in the context is worth remembering.

Líneas de investigación actuales

Parte de mi trabajo reciente es propietario, pero estas son las fronteras que estoy explorando activamente:

• IA neuro-simbólica — arquitecturas híbridas que combinan el razonamiento y la trazabilidad de la IA simbólica (grafos de conocimiento, lógica basada en reglas) con la capacidad perceptiva de las redes neuronales. Enfoque en resolver los problemas de “caja negra” y alucinaciones en analítica empresarial.
• LLM-as-Judge y frameworks de evaluación — métricas robustas y automatizadas para coherencia y profundidad del modelo, más allá de los benchmarks simples, para garantizar personalización de calidad en producción.
• Orquestación agéntica — diseño de sistemas donde agentes LLM especializados colaboran en tareas complejas multi-paso, optimizando precisión y eficiencia computacional.

Reconocimientos