Computerwissenschaften - Künstliche Intelligenz

Diese Studie untersucht fortschrittliche Methoden für effizientes Datenlabeling mithilfe von neuronalen Netzwerk-Techniken.

Eine neue Methode verbessert medizinische Ratschläge mithilfe vergangener Daten und verringert gleichzeitig Risiken.

CV-VAE verbessert die Effizienz und Qualität der Videoerzeugung in bestehenden Modellen.

Eine frische Methode zum Trainieren von Code-Modellen, die sich auf Semantik und Ausführungsverhalten konzentriert.

Ein neues Framework verbessert die Erkennung von schädlicher Sprache in Online-Räumen.

Ein neues Modell verbessert das Verständnis von Bildern, indem es sich mit Effizienz auf Details konzentriert.

Die Rolle von Bots bei der Gestaltung von Online-Interaktionen und kreativen Ergebnissen erkunden.

Unis schauen sich an, wie sie KI-Kurse für zukünftige Jobs anpassen.

DSNNs verarbeiten Informationen wie echte Neuronen und bieten eine verbesserte Effizienz im Umgang mit Daten.

Die Rolle von logikbasierten Methoden in der Transparenz von Entscheidungen in der KI erkunden.

Diese Forschung zeigt, wie Bilder und Text in Denkaufgaben miteinander interagieren.

Ein neuer Ansatz steigert die mathematischen Fähigkeiten von Sprachmodellen mit Geschwindigkeit und Genauigkeit.

Untersuchen von Überoptimierung in DAAs und deren Einfluss auf die Modellleistung.

Ein neuer Ansatz, um benutzerspezifische Erlebnisse in Sprachmodellen zu verbessern.

Eine Methode, um klare Textdarstellungen mit Ja/Nein-Fragen zu erstellen.

Diese Studie untersucht, wie LLMs mit dem Reasoning in abstrakten und kontextuellen Szenarien umgehen.

Eine neue Methode, um die Aufmerksamkeitsmechanismen bei der Verarbeitung komplexer Daten zu verbessern.

Erforschen, wie Maschinen Geschichten aus Bildern und Videos erstellen.

Innovativer Ansatz, um grosse Sprachmodelle durch Selbstbewertung zu steuern.

Der Block-Transformator verbessert die Textverarbeitungsgeschwindigkeit und Effizienz in Sprachmodellen.

KI-Tools können zu höheren Preisen führen, ohne dass Verkäufer direkt kommunizieren.

Eine Analyse von Methoden zur Community-Erkennung, die differentialer Privatsphäre berücksichtigen.

Ein Blick auf Unsicherheitsarten und deren Bedeutung in Sprachmodellen.

RoboCasa simuliert Umgebungen, damit Roboter alltägliche Aufgaben effektiv lernen können.

Neue Methoden verbessern, wie Maschinen Emotionen in der Sprache erkennen.

Diese Studie untersucht, wie gut vortrainierte Modelle unbekannte Daten gruppieren.

Ein Rahmen, der Lernstrategien für die unterschiedlichen Bedürfnisse von Schülern personalisiert.

Neue Methoden im Federated Learning verbessern den Datenschutz und die Modellleistung, während sie mit unterschiedlichen Daten umgehen.

CADE optimiert spiking neuronale Netze für bessere Leistung und Effizienz.

Dieser Artikel untersucht das Potenzial von generativer KI bei der Erstellung von Zeitreihendaten.

Diese Studie hebt die Bedeutung des Neural Tangent Kernels beim Trainieren von neuronalen Netzen hervor.

Eine neue Methode verbessert die Entscheidungsfindung in unsicheren Umgebungen mithilfe von Monte-Carlo-Baum-Suche.

Eine neue Methode verbessert die Ereignisauflösung, indem sie Sprachmodelle kombiniert, um die Genauigkeit zu steigern.

Erforschen, wie LLMs Reasoning nutzen, um komplexe Aufgaben zu meistern.

Diese Arbeit zeigt, wie verschiedene Faktoren sich gegenseitig in komplexen Systemen beeinflussen.

Ein neuer Ansatz kombiniert bayesianische Techniken und Entscheidungsfindung für bessere Planungsergebnisse.

Eine Studie hebt hervor, dass in der Forschung zu sozialem Computing der Fokus auf WEIRD-Populationen liegt.

Neue Tests zeigen, dass LLMs Schwächen im einfachen logischen Denken haben, trotz hoher Benchmark-Ergebnisse.

Eine neue Methode verbessert die Effizienz des GNN-Trainings mit Direct Feedback Alignment.

Eine neue Methode verbessert die Entscheidungsfindung im Reinforcement Learning durch aktionsbedingte Vorhersagen.