Computerwissenschaften - Künstliche Intelligenz

Eine Studie, die Methoden zum Erkennen von Ereignissen in Texten mit begrenzten Beispielen vergleicht.

Datenschutz und Datenbewertung beim Trainieren von Machine-Learning-Modellen ansprechen.

Schwache Überwachungsmethoden erkunden, um die Klassifizierung von Hassrede über verschiedene Datensätze hinweg zu verbessern.

Die Forschung beschäftigt sich damit, Sprache zu anonymisieren und gleichzeitig den emotionalen Inhalt beizubehalten.

Diese Studie untersucht, wie LLMs menschliche Persönlichkeitsmerkmale ausdrücken.

Eine Studie zur Verbesserung der Maschinenreaktionen durch dynamische Kontextgrafen.

Konversationsbasierte Empfehlungssysteme verbessern das Nutzererlebnis, indem sie personalisierte Vorschläge machen.

Ein einfacher Leitfaden, wie generative KI Bilder aus Textvorgaben erstellt.

Eine neue Methode kombiniert die Geschwindigkeit niedriger Auflösung mit den Details hoher Auflösung für Gesichtsanimationen.

Dieser Artikel untersucht, wie Sprachmodelle die Leistung und Vorurteile von Machine-Learning-Modellen analysieren können.

Studie zur Effektivität von mehrsprachigen Übersetzungsmodellen für indische Sprachen.

Eine neue Methode, um aus dezentralen Daten zu lernen und dabei die Privatsphäre zu wahren.

Eine neue Methode verbessert die Fragenerstellung in Maschineninteraktionen.

Ein neues Modell verbessert die Schadensdetektion in Kragträgern mithilfe von Deep Learning und logischem Denken.

Die Analyse von Trends beim Speedrunning und maschinellem Lernen zeigt, wie die Rekorde verbessert werden.

NLI nutzen, um die Analyse von klinischen Studienberichten für eine personalisierte Patientenversorgung zu verbessern.

Lern, wie Masked Trajectory Models die Entscheidungsfindung in KI und Robotik verbessern.

Ein Blick darauf, wie maschinelles Lernen die Quantenoptik-Technologien verbessert.

Neue Methoden für Mitfahrgelegenheiten können die Effizienz des städtischen Verkehrs verbessern.

Diese Studie untersucht Denkstrategien zur Verbesserung der Leistung von Sprachmodellen.

Erforschen, wie Multicalibration Fairness bei KI-Vorhersagen verbessert.

Ein neuer Ansatz geht die Herausforderungen des Domain-Shifts in der NLP durch kontrafaktische Generierung und Maskierungstechniken an.

Eine Methode, um Agenten beizubringen, soziale Normen effektiv zu befolgen.

Die Entwicklung und Herausforderungen von proaktiven Dialogsystemen in der Technologie erkunden.

Eine neue Methode verbessert die Gesprächssegmentierung, indem sie nahegelegene Aussagen und unbeschriftete Daten nutzt.

DECICE hat sich zum Ziel gesetzt, Rechenressourcen mit KI und digitalen Zwillingen zu optimieren.

Forschung untersucht, wie Sprache sich bei Agenten durch soziale Interaktionen entwickelt.

Die Notwendigkeit für eine faire Einnahmenaufteilung zwischen KI-Tools und Datenanbietern erkunden.

Eine neue Methode verbessert die Erkennung von biomedizinischen Begriffen mit begrenzten Trainingsdaten.

Innovative Methoden verbessern die Effizienz der Codesuche über mehrere Programmiersprachen hinweg.

Forscher verbessern die Bildbeschriftung, indem sie die Qualität der Trainingsdaten verfeinern.

Eine neue Methode verbessert die Genauigkeit von Sprachmodellen auf persönlichen Geräten.

Ein neuer Ansatz verbessert die Genauigkeit von Entscheidungsbäumen mithilfe von Gradientenabstiegstechniken.

Erforsche, wie wichtig es ist, das Vertrauen der Nutzer in KI-Technologie zu fördern.

Ein Rahmenwerk verbessert die Zuverlässigkeit von selbstfahrenden Autos in unbekannten Umgebungen mithilfe von Kameradaten.

Die Verbindung zwischen AI-Fairness-Metriken und rechtlichen Standards erkunden.

Die Bedeutung von Nutzervertrauen im Zeitalter der KI untersuchen.

Diese Studie untersucht, warum Nutzer Tweets löschen, mit dem Fokus auf schädliche Inhalte.

Eine neue Methode geht das Klassenungleichgewicht an, für eine fairere Modellleistung.

Das STST-Modell verbessert die Vorhersagen von Aktienkursen mit fortschrittlicher Technologie.