Computerwissenschaften - Künstliche Intelligenz

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.

Erschliess die Datenschutzprobleme, die durch Inferenzangriffe bei Machine-Learning-Modellen entstehen.

Entdecke, wie MetaMixer die Effizienz und Anpassungsfähigkeit von Modellen verwandelt.

Forschung untersucht den Zusammenhang zwischen KI-Erklärungen und dem Vertrauen der Nutzer.

Zyda, ein Datensatz mit 1,3 Billionen Tokens, verbessert das Training von Sprachmodellen.

Forschung zeigt, wie Trigger-Patches die Bildgenerierung in Diffusionsmodellen beeinflussen.

Ein neues Framework verbessert die Vorhersagegenauigkeit und den Datenschutz im föderierten Lernen.

Croissant-RAI verbessert die Datenqualität und Nutzbarkeit für KI-Anwendungen.

KI-Tools stellen die traditionelle Bildung in Frage und sorgen für Bedenken wegen Betrugs in Schulen.

SlicerChat will 3D Slicer-Nutzern helfen, indem es schnelle und präzise Unterstützung bietet.

Ein Rahmenwerk, um Unsicherheit in Bildgenerierungsmodellen zu messen und zu verbessern.

Untersuchen, wie KI mit menschlichen Berührungserlebnissen durch Textilinteraktion harmoniert.

Bi-Chainer verbessert die Genauigkeit und Effizienz bei logischen Denkaufgaben, indem er Vorwärts- und Rückwärtsmethoden kombiniert.

Ein neuer Massstab verbessert die Offline-Mehrzieloptimierungsmethoden in verschiedenen Bereichen.

VulLLM verbessert die automatische Erkennung von Softwareanfälligkeiten durch ausgeklügelte Lerntechniken.

Neue Metriken werfen Licht auf die Grenzen von Sprachmodellen bei der Darstellung der Realität.

Eine Studie zur Feinabstimmung von Computersteuerungsagenten, um die Aufgabenleistung zu verbessern.

Methoden zur Verbesserung der Bewertung der Bedeutungsähnlichkeit zwischen Sätzen in natürlicher Sprache.

PANDA verbessert Graph-Neuronale-Netzwerke, indem es den Informationsfluss optimiert, ohne die Graphstruktur zu verändern.

Eine neue Methode, um Sprachmodelle effektiv zu bearbeiten, ohne die Leistung zu beeinträchtigen.

Erforschen, wie Agenten erlernte Fähigkeiten an neue Aufgaben anpassen können, indem sie Policy-Generatoren verwenden.

REST-Technologie verbessert die Echtzeit-Anfallserkennung durch EEG-Analyse.

Hier ist DOMA, ein Modell zur Vorhersage von Bewegungen in 3D-Szenen.

Diese Studie untersucht, wie KI die Stimmung anhand verwirrender Merkmale vorhersagt.

Die Bewertung der Fragen-Schwierigkeit verbessert die Effektivität von Informationsbeschaffungssystemen.

Ein neuer Ansatz verbessert SNNs, indem er ANNs effektiv umwandelt.

Eine Methode zum Auswählen wertvoller Datenpunkte in verteilten Systemen.

Neue Techniken erkunden, um Gedichte mit mehr emotionaler Tiefe zu übersetzen.

Dieser Artikel untersucht, ob Sprachmodelle Überzeugungen haben und Kohärenz-Normen folgen.

SelfReDepth verbessert die Qualität von Tiefendaten von Consumer-Sensoren für verschiedene Anwendungen.

Wir stellen IrokoBench vor, um die Bewertung von LLMs in afrikanischen Sprachen zu verbessern.

Die Kombination von LLMs und ASP verbessert das Verständnis von Robotern für menschliche Anweisungen.

Die Probleme der OOD-Generalisation und der Merkmalskontamination in KI-Modellen angehen.

Die Erforschung der Gedächtnisbildung und Lernprozesse in biologischen und künstlichen Systemen.

Diese Studie befasst sich mit Fairness bei KI-Kreditbewertung und ihren sozialen Auswirkungen.

HesScale verbessert die Effizienz im maschinellen Lernen, indem es die diagonalen Elemente der Hessian-Matrix schätzt.