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RESEARCHarXiv CS.LG·21/04/2026

SetFlow: Generating Structured Sets of Representations for Multiple Instance Learning

Este trabalho apresenta SetFlow, uma arquitetura generativa que modela conjuntos inteiros de dados de Aprendizagem por Múltiplas Instâncias (MIL) diretamente no espaço de representação. Ele utiliza o paradigma de flow matching e um design inspirado em Set Transformer para capturar dependências intra-bag e gerar representações coerentes e semanticamente consistentes.

machine-learning-models Multiple Instance Learning representation learning Generative AI

RESEARCHarXiv CS.LG·24/04/2026

Frequency-Forcing: From Scaling-as-Time to Soft Frequency Guidance

Este artigo de pesquisa aborda a melhoria da geração de imagens em modelos de flow-matching, introduzindo uma ordem explícita de geração, do grosso ao fino. Ele compara K-Flow e Latent Forcing, propondo uma nova rota compatível para geração ordenada por escala através de um fluxo auxiliar.

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