Computerwissenschaften - Künstliche Intelligenz

Die Nemotron-4 340B Familie bietet starke Modelle für verschiedene Anwendungen und die Generierung von synthetischen Daten.

Ein Toolkit zur Bewertung der Leistung von retrieval-unterstützten Modellen in bestimmten Bereichen.

Untersuchen, wie kulturelle Vorurteile das Verständnis von KI-Bildern beeinflussen.

Neue Methoden zeigen Herausforderungen beim Vergessen von Wissen aus Sprachmodellen.

Ein Blick auf intersymbolische KI, die symbolische und subsymbolische Methoden kombiniert, um schlauere Systeme zu schaffen.

Sprachagenten werden immer anpassungsfähiger und verbessern ihre Kommunikations- und Problemlösungsfähigkeiten.

Forscher entwickeln das GECO-Datensatz und GECOBench, um Geschlechterbias in KI zu bekämpfen.

Neue Methode verbessert retrieval-unterstützte Generierung für komplexe Fragenbeantwortung.

Ein neues Dual-Transformator-Modell verbessert die Vorhersagen für die Ausführungszeit aus der Quellcodeanalyse.

Untersucht die Herausforderungen, fortgeschrittene KI-Modelle mit schwächeren Gegenstücken zu überwachen.

Dieses Papier stellt Methoden vor, um unzuverlässige Websites mithilfe von Dredge-Wörtern zu erkennen.

Eine Studie zur Leistung von kleineren, offenen Sprachmodellen in verschiedenen Aufgaben.

Refiner verbessert die Antworten des Sprachmodells, indem er die abgerufenen Informationen umstrukturiert.

Eine Studie über die Fähigkeit von Copilot, Code in verschiedenen Programmiersprachen zu generieren.

Neue Ansätze verbessern die Robustheit von RL-Controllern in unsicheren Umgebungen.

GUICourse hat das Ziel, die Interaktion mit digitalen Schnittstellen durch gezielte Datensätze für GUI-Agenten zu verbessern.

VideoVista bietet eine umfassende Bewertung für Video-Frage-Antwort-Modelle.

Diese Studie zeigt, wie Sprachmodelle ihr Verhalten während des Trainings ändern.

CubeSats und Drohnen kombinieren, um den Zugang zur globalen Kommunikation zu verbessern.

Dieser Artikel untersucht, wie vortrainierte Modelle durch Hypergraphen über Beziehungen lernen.

Die Adressierung der Energieverteilung für robuste kooperative Systeme.

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.