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Un nuevo enfoque para integrar diversas perspectivas culturales en los modelos de lenguaje.

Un nuevo método para impulsar la creatividad en la resolución de problemas con el apoyo de la IA.

Explorando problemas en la creación de modelos y soluciones de IA para la toma de decisiones.

AV-SUPERB evalúa modelos de audio y visuales en diferentes tareas para mejorar el rendimiento.

Nuevas herramientas mejoran la forma en que los sistemas recuperan información de documentos largos.

Explorando cómo los modelos de lenguaje reflejan rasgos de personalidad en la contratación.

Este estudio mejora la eficiencia de ajuste fino en redes neuronales usando aprendizaje activo transductivo.

Mejorando el reconocimiento de voz de Whisper para el vietnamita y otros idiomas de bajo recurso.

Un nuevo método para adaptar LLMs sin necesidad de etiquetar mucho.

Este artículo habla de un método para mejorar los LLMs usando retroalimentación verbal sin caer en la sobregeneralización.

LoRETTA mejora la eficiencia de ajuste fino para modelos de lenguaje grandes con menos parámetros.

Explorando las amenazas que plantea la intoxicación de datos indiscriminada en el aprendizaje auto-supervisado.

Examinando cómo el ajuste fino aumenta el riesgo de revelar datos sensibles de entrenamiento.

Aprovechar los componentes visuales y de texto de CLIP mejora los métodos de detección de deepfakes.

Examinando los tamaños de muestra necesarios para que los modelos especializados superen a los generales.

Este artículo explora cómo la aleatoriedad afecta el aprendizaje con datos etiquetados limitados.

Sens-BERT mejora la precisión de sensores económicos para un mejor monitoreo de la calidad del aire.

Mejorando la comprensión de imágenes y texto por parte de las computadoras a través de técnicas de entrenamiento avanzadas.

Presentando Kuaiji, un modelo avanzado hecho para profesionales de la contabilidad.

Un método para mejorar los modelos de lenguaje en la respuesta a preguntas que no tienen respuesta.

Explorando técnicas de aumento de datos y su impacto en modelos de PLN.

Un nuevo método ayuda a los robots a aprender tareas usando datos simulados.

Un nuevo método combina datos de video humano con demostraciones de robots para mejorar el aprendizaje.

Una nueva herramienta genera diversas instancias de alucinaciones visuales para mejorar la precisión de la IA.

Un estudio sobre métodos eficientes para ajustar grandes modelos a través de la Adaptación de Bajo Rango.

Un nuevo método mejora la eficiencia del reconocimiento de voz utilizando adaptación de bajo rango.

Este artículo examina los peligros de la sintonización dañina en los modelos de lenguaje.

Explorando los riesgos de privacidad y seguridad relacionados con los Modelos de Lenguaje Grande.

Los investigadores mejoran los modelos de Encoder-Decoder para predecir mejor la complejidad de las oraciones usando características lingüísticas.

Un nuevo método para ajustar modelos grandes con mejor eficiencia.

Lingo mejora el análisis de ADN a través de técnicas avanzadas de modelos de lenguaje.

La edición de modelos puede amplificar sesgos y desinformación en los modelos de lenguaje.

Los investigadores mejoran la producción de luz verde con innovadores microresonadores de Kerr.

Una mirada a los métodos RAG y de fine-tuning para mejorar el rendimiento de los LLM en temas raros.

Un nuevo método mejora el análisis de datos en física de altas energías usando aprendizaje auto-supervisado.

TTPXHunter mejora la inteligencia de amenazas al automatizar la extracción de TTPs de los reportes.

ImgTrojan manipula VLMs usando datos de entrenamiento engañosos.

Un nuevo conjunto de datos para evaluar las habilidades de planificación de los modelos de lenguaje en tareas de la vida real.

Este artículo habla sobre nuevos métodos para mejorar el rendimiento del aprendizaje con pocos ejemplos.

Una mirada a cómo la potencia de cómputo y los algoritmos han transformado los modelos de lenguaje.