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SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Lucas Cantore
DESCRIPTION:Título: Alianzas en ámbito de torneos\nDirector: Dr. Ariel Arbiser\nJurados: Lic. Tomás Schitter\, Dr. Pablo Turjanski \nResumen:\nLa teoría de juegos estudia interacciones estratégicas entre agentes racionales. Sin embargo\, los modelos clásicos no siempre capturan dinámicas de cooperación en contextos competitivos\, como torneos o negociaciones previas al juego. Este trabajo propone un marco formal para modelar la formación de alianzas entre jugadores en el contexto de un torneo\, trabajando sobre las ideas de negociación previa. Estas alianzas impactan en las matrices de pago de cada ronda del torneo\, generadas a partir de una redistribución de las ganancias entre los miembros de una misma alianza. Se desarrolla un lenguaje de ofertas para el pre-juego del torneo mediante el cual es posible formar dichas alianzas. Además\, se estudia en un espacio reducido cómo las alianzas modifican las estrategias de los jugadores y finalmente se exhibe una forma de representar las alianzas a través de una variante de las transformaciones que alteran las matrices de pago a partir de ofertas entre jugadores. Este resultado abre nuevas posibilidades para analizar torneos e investigar cómo los acuerdos previos inciden en sus resultados.
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SUMMARY:Defensa Tesis Doctorado Leonardo Pepino
DESCRIPTION:Título: Análisis y desarrollo de representaciones generales de audio\nDirectora: Dra. Luciana Ferrer\nDirector adjunto: Dr. Pablo Riera\nConsejero de estudios: Dr. Pablo Negri\nJurados:\nDr. Bernardo Gabriel Mindlin Departamento de Física\, FCEyN\, UBA\nDra. Alicia Lozano Diez\, Universidad Autónoma de Madrid\, España\nDr. Leandro Di Persia\, Universidad Nacional del Litoral \nLink de youtube: https://youtube.com/live/5PI5F08_BrE?feature=share \nResumen: \nEl aprendizaje de representaciones ha sido un pilar fundamental en el avance del aprendizaje profundo\, al permitir la reutilización de modelos para resolver tareas diversas de manera eficiente en términos de cómputo y datos. En particular\, el aprendizaje no supervisado ha permitido aprovechar la abundancia de datos sin etiquetar para aprender representaciones ricas y útiles en escenarios con escasez de datos anotados\, simplificando el desarrollo de modelos y favoreciendo la democratización de la inteligencia artificial. \n\n\nEste trabajo doctoral se desarrolló entre los años 2020 y 2025\, en un período marcado por el auge del aprendizaje auto-supervisado de representaciones de habla y\, hacia el final\, por la extensión de los modelos de lenguaje a otras modalidades distintas al texto\, como el audio e imágenes. En ese contexto de éxito de los modelos de representaciones de habla\, y la tendencia a crear sistemas cada vez más generalistas\, este trabajo consistió en el desarrollo de un modelo de representaciones de audio que fuera útil para múltiples tareas del dominio del habla\, y de otros dominios como la música y los sonidos ambientales. Este desarrollo culminó con EnCodecMAE\, un modelo basado en masked autoencoders y pre-entrenado con señales de audio diversas provenientes de Audioset\, LibriLight y Free Music Archive. \n\nEste modelo tiene la particularidad de utilizar EnCodec\, un codec de audio neuronal\, como señal objetivo. EnCodecMAE alcanzó resultados comparables o superiores al estado del arte en varias tareas de habla\, música y audio general. Además de presentar EnCodecMAE y mostrar los resultados de su evaluación\, realizamos un estudio de ablación\, explorando el efecto que tienen distintos aspectos de su diseño\, como parámetros de enmascarado\, representaciones de entrada\, conjuntos de preentrenamiento\, etc. \n\nPor último\, realizamos un análisis del alineamiento entre distintas representaciones de audio\, incluyendo EnCodecMAE\, y representaciones cerebrales obtenidas a partir de resonancias magnéticas funcionales de la corteza auditiva. Mostramos que estos modelos\, a pesar de no ser entrenados explícitamente para aproximar la actividad cerebral\, exhiben un alineamiento creciente con la misma durante el preentrenamiento\, y que el desempeño de las representaciones en distintas tareas se correlaciona con la similaridad con las representaciones cerebrales. Una implicancia práctica de este hallazgo es la posibilidad de utilizar medidas de alineamiento con la corteza auditiva como un indicador del desempeño general del modelo\, con un costo computacional inferior al de benchmarks exhaustivos como HEAREval.
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SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Sebastián Giambastiani
DESCRIPTION:Título: Percepciones sobre modelos de Inteligencia Artificial\nDirector: Dr. Fernando Schapachnik\nJurados: Dra. Viviana Cotik\, Lic. Herman Schinca \nResumen: \nEsta tesis estudia las percepciones de estudiantes universitarios sobre las capacidades de razonamiento de los modelos de inteligencia artificial basados en LLMs. Se diseñó un experimento con 46 estudiantes de primer año de la carrera de Biología de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales de la UBA que no habían recibido formación previa en temas de inteligencia artificial. La actividad se realizó en tres etapas: un cuestionario inicial\, con preguntas acerca de cómo los participantes utilizan ChatGPT\, la resolución de una prueba cognitiva y un cuestionario final donde debían estimar la habilidad de ChatGPT para resolver esa misma prueba cognitiva. \nLos resultados muestran que los participantes tienden a sobreestimar las capacidades de ChatGPT en tareas de razonamiento lógico: aunque el modelo no resolvió ninguna de las tareas de la prueba cognitiva\, la mayoría de los estudiantes predijo puntajes altos\, y casi todos expresaron sorpresa al conocer el resultado real. Además\, se observa una leve correlación entre las percepciones de inteligencia y el puntaje esperado: quienes atribuyeron menor inteligencia a ChatGPT\, predijeron también un menor rendimiento en la prueba. \nEste trabajo aporta evidencia empírica sobre cómo los estudiantes ingresantes a una carrera de ciencias perciben las capacidades de la inteligencia artificial.
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SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Belén Loleo Saigos
DESCRIPTION:Título: Sistemas periódicos normales y sus aplicaciones a la teoría de números:\nTraducción del trabajo de N. Korobov\nDirectora: Verónica Becher\nJurados: Nicolás Álvarez y Martín Mereb \nResumen: \nEsta tesis traduce al inglés el trabajo del matemático soviético Nikolai M. Korobov (1917–2004)\, “Normal Periodic Systems and Their Applications to the Estimation of Sums of Fractional Parts». Mathematical Series\, 15:1 (1951)\, pp. 17–46. \nLa obra hace dos aportes: introduce los «sistemas periódicos normales» (hoy conocidos como secuencias de Bruijn) y estima sumas de partes fraccionarias de segmentos iniciales de sucesiones de la forma (alpha q^x)_{x>0}\, donde alpha es un número real y q un entero mayor o igual que 2\, tales que las partes fraccionarias de (alpha q^x)_{x>0} están uniformemente distribuidas en el intervalo [0\,1]. \nLa contribución original de Korobov es la aplicación de los sistemas periódicos normales para construir sucesiones uniformemente distribuidas. Su motivación fue extender al caso exponencial (alpha q^x)_{x>0} las estimaciones clásicas para sumas de partes fraccionarias de segmentos iniciales de sucesiones lineales (alpha x)_{x>0}\, establecidas por Khinchin\, Ostrovskii\, Hardy y Littlewood. \nEn computación\, la construcción de sucesiones uniformemente distribuidas es la base para los generadores pseudo-aleatorios y para los métodos de Quasi-Monte Carlo en integración numérica.
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SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Werner Busch
DESCRIPTION:Título: Teoría Homotópica de Tipos en Agda\nDirectora: Dra. Gabriela Steren\nJurados: Dra. Cecilia Manzino\, Dr. Miguel Pagano\, Dr. Álvaro Tasistro\n\nResumen:\n\nEl objetivo de esta tesis es desarrollar una implementación computacional de diversos conceptos presentes en la teoría homotópica de tipos\, incluyendo un estudio de distintas nociones de finitud en la lógica intuicionista\, e implementar demostraciones constructivas de sus propiedades. Se propone formalizar los resultados en el asistente de demostración Agda\, eligiendo como formalismo en particular el sistema conocido como Homotopy type theory (HoTT).
URL:https://www.dc.uba.ar/event/defensa-tesis-licenciatura-werner-busch/
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