Neuste Artikel für Begründung

Maschinelles Lernen mit traditionellem Denken kombinieren, um Ontologie-Herausforderungen anzugehen.

Es werden neue Methoden zur Verbesserung des Denkens in N3 mit existenziellen Regeln erforscht.

Ein Blick auf die wichtigen Fähigkeiten zur Bewertung grosser Sprachmodelle.

Eine neue Methode verbessert die Denkfähigkeiten in Sprachmodellen mit Hilfe von Grafiken.

Ein neuer Massstab soll falsche Informationen in Gesundheitsanwendungen von LLMs reduzieren.

Dieses Paper bewertet die logischen Denkfähigkeiten des CLIP-Modells von OpenAI.

Wir verbessern VQA-Modelle, indem wir Reasoning einbauen, was zu einem besseren visuellen Verständnis führt.

Diese Arbeit bewertet, wie gut VLMs aufgrund visueller Inhalte raisonnieren.

Ein Blick darauf, wie LLMs bei Denkaufgaben im Vergleich zu Menschen abschneiden.

Die Erforschung des relationalen Engpasses und seine Rolle beim Verständnis abstrakter Konzepte.

Diese Forschung hebt hervor, wie wichtig das erneute Lesen für die Verbesserung der Denkfähigkeiten von Sprachmodellen ist.

Neue Datenquelle verbessert Maschinenlernmodelle bei Denkaufgaben.

Diese Studie untersucht, wie gut Sprachmodelle kulturelle Sprichwörter in verschiedenen Sprachen verstehen.

Ein Blick darauf, wie kontrastives Decoding das Denken in Sprachmodellen verbessert.

Choice-75 testet Sprachmodelle in der Entscheidungsfindung anhand detaillierter Szenarien.

Ein Blick darauf, wie Kinder durch Überlegung ihren dreckigen Zustand erkennen.

Code-Eingaben verbessern die Denkleistung in grossen Sprachmodellen wie GPT 3.5.

LMMs verbessern, damit sie besser logisch denken und Fragen stellen können für mehr Genauigkeit.

Ein neuer Massstab bewertet die Fähigkeiten von KI-Modellen beim Lösen von Geometrieproblemen.

Forsche, wie KI menschliche Gedanken und Gefühle verstehen kann.

Eine Studie zeigt Lücken im Verständnis von Logikregeln bei LLMs im Vergleich zu Menschen.

Sprachmodelle sind super beim Text, aber haben kein Gespür für Sinneswahrnehmungen.

Eine neue Methode verbessert die Denkfähigkeiten in grossen Sprachmodellen.

Diese Studie bewertet die Gedächtnis-, Erinnerungs- und Denkfähigkeiten von LLMs.

Die Auswirkungen von Denkmethoden auf die Leistung grosser Sprachmodelle analysieren.

Diese Studie untersucht, ob Sprachmodelle mit den Vorhersagefähigkeiten von Menschen mithalten können.

Ein neues System, um Phishing-E-Mails mit hoher Genauigkeit und klarer Begründung zu identifizieren.

Diese Forschung untersucht den Wechsel von absichtlichen zu unbeabsichtigten Handlungen in Videos.

Ein neuer Datensatz soll das Verständnis von KI für wissenschaftliche Bilder und Schlussfolgerungen verbessern.

NPHardEval4V bewertet die Denkfähigkeiten von multimodalen grossen Sprachmodellen.

Das CLEVR-POC-Dataset verbessert das Denken bei visuellen Fragen und Antworten, indem es Szenarien mit versteckten Objekten nutzt.

Ein Blick auf die Schwierigkeiten, mit denen Computer beim Lösen visueller Rätsel zu kämpfen haben.

Methoden zur Minimierung von Vorurteilen in grossen Sprachmodellen für gerechtere Ergebnisse.

Die Bewertungkraft von LLMs durch den ARC-Benchmark prüfen.

Dieser Artikel behandelt Methoden, um die Denkfähigkeiten von Sprachmodellen zu verbessern.

Meerkat-7B setzt einen neuen Standard für Open-Source-Modelle in der medizinischen Sprache.

Diese Studie untersucht, wie die Tiefe von Transformern Lernaufgaben beeinflusst.

Neue Modelle verbessern die Denkfähigkeiten bei verschiedenen Aufgaben und steigern die Leistung von KI.

Untersuchen, wie Generative KI die Entscheidungsfindung in der Mobiltelekommunikation verbessern kann.

Ein neues Framework verbessert das Vertrauen in Vorhersagen durch Lernen und logisches Denken.