Computerwissenschaften - Künstliche Intelligenz

Die Analyse des Zusammenhangs zwischen Verschmutzung und steigenden Temperaturen für effektive politische Massnahmen.

Eine neue Methode, um zu verstehen, wie Audiomodelle Vorhersagen treffen.

Eine Studie über die Entscheidungsprozesse von grossen Sprachmodellen.

MMNeedle-Benchmark-Tests für multimodale Modelle zur Handhabung von langen Kontexten.

Ein neuer Datensatz verbessert die Effizienz der Codesuche für Entwickler, die natürliche Sprache verwenden.

Neue Methoden verbessern Vorhersagen, indem sie sich auf die Funktionalität des Codes statt auf Variablennamen konzentrieren.

DrugWatch hilft Nutzern, Infos zur Arzneimittelsicherheit ganz einfach zu finden.

Eine Methode zur Identifizierung von Emotionen und deren Ursachen in unbeschrifteten Daten.

SHiRA verbessert die Effizienz beim Wechseln von Modellen in KI, ohne wichtige Konzepte zu verlieren.

APPL vereinfacht die Entwicklung mit grossen Sprachmodellen und nutzt eine intuitive, pythonähnliche Syntax.

Untersuchung der Wurzeln und Auswirkungen von Vorurteilen in der Sprachtechnologie.

Eine Studie zur Vorhersage von Stromnetzfehlern durch Analyse von Deep Reinforcement Learning.

Langzeit-Kontext-Sprachmodelle machen komplexe Aufgaben einfacher und verbessern die Interaktion mit KI.

Ein neues Framework geht Herausforderungen bei der Wissensdistillation für langgestreckte Daten an.

Dieser Artikel untersucht Möglichkeiten, die Planungsfähigkeiten in grossen Sprachmodellen zu verbessern.

Ein Blick auf neuronale Netzwerke, Unsicherheit und deren Einfluss auf die Entscheidungsfindung von KI.

Die Erkundung der Synergie zwischen Foundation-Modellen und föderiertem Lernen für verbesserte KI-Anwendungen.

Ein Tool, das KI nutzt, hilft dabei, wichtige Konfigurationseinstellungen für die Softwareleistung zu identifizieren.

Ein Machine-Learning-Ansatz zur Bewertung und Verbesserung der Produktivität von Mitarbeitern.

Hierarchische Prompting-Taxonomie verbessert die Bewertungsmethoden für Sprachmodelle.

Zwei Roboter verbessern die Labyrinthnavigation durch gemeinsame Lernerfahrungen, während sie die Datensicherheit wahren.

Ein Blick auf die Rolle der Bethe-Approximation bei der Vorhersage von Ergebnissen in komplexen Systemen.

Ein Blick auf szenariobasierte Tests zur Bewertung von Modellerzeugung.

Ein neues Modell verbessert die Vorschläge für Nachrichtenartikel in mehreren Sprachen.

Hier ist SeTAR, eine trainingsfreie Lösung, um Daten zu erkennen, die ausserhalb der Verteilung in neuronalen Netzen liegen.

Eine Studie über die Nutzung von LLMs, um andere LLMs zu bewerten und die Auswirkungen davon.

Eine neue Methode geht das Auswahlbias bei der Schätzung von Behandlungseffekten an.

PromptDSI verbessert die Dokumentenabrufung, indem es neue und vorhandene Informationen effizient verwaltet.

Eine neue Methode verbessert die Vorhersagen von Vermögensbeziehungen für bessere Anlagestrategien.

Der MultiSocial-Datensatz hilft dabei, maschinell erzeugte Texte in 22 Sprachen zu erkennen.

Eine neue Perspektive zur Verbesserung von GNNs für komplexe Graphstrukturen.

Innovativer Einsatz von Social Media und KI verbessert die Strategien zur Erdbebenreaktion.

Wir stellen eine flexible Methode für Lernraten vor, die die Modellleistung verbessert, ohne vorher festgelegte Zeitpläne.

PruningBench bietet eine standardisierte Möglichkeit, Beschneidungsverfahren zu bewerten und die Effizienz von Modellen im Machine Learning zu steigern.

Untersuchen, wie die Aktivierung von Neuronen das arithmetische Denken in grossen Sprachmodellen verbessert.

Neue Methode verbessert die Anfallserkennung in EEG-Daten mithilfe von maschinellem Lernen.

Erforsche, wie aktuelle Erfahrungen die Entscheidungsfindung im Reinforcement Learning beeinflussen.

Neues Gerät nutzt fNIRS, um Bilder aus der Gehirnaktivität zu rekonstruieren.

Eine neue Technik verbessert die Anomalieerkennung mit selbstüberwachtem Lernen.

Eine neue Verteidigungsstrategie für LLMs gegen Backdoor-Angriffe.