EvoForest: Un nuevo paradigma de Machine Learning mediante la Evolución Abierta de Grafos Computacionales

arXiv:2604.19761v1. Resumen: El machine learning moderno se organiza en gran medida en torno a una única receta: elegir una familia de modelos parametrizados y optimizar sus pesos. Aunque muy exitoso, este paradigma es demasiado limitado para muchos problemas de predicción estructurada, donde el cuello de botella principal no es el ajuste de parámetros, sino descubrir qué debe computarse a partir de los datos. El éxito a menudo depende de identificar las transformaciones, estadísticas, invarianzas y estructuras de interacción correctas.