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Entender y mitigar las alucinaciones en la IA para un rendimiento confiable.

Los avances en modelos de IA mejoran la precisión en la interpretación de imágenes médicas.

El dataset MASSIVE-AMR mejora la comprensión multilingüe en los sistemas de IA.

Un nuevo conjunto de datos analiza la información engañosa en las respuestas de los LLM.

La investigación explora maneras de mejorar la confianza en los resultados de LLM a través de la veracidad y las fuentes.

Este estudio evalúa la fiabilidad de las herramientas de IA en la práctica legal.

Un nuevo método para editar modelos de lenguaje de manera efectiva sin perder rendimiento.

Este artículo examina cómo la negación afecta a los modelos de lenguaje grandes y su precisión.

Un nuevo enfoque mejora la precisión y la creatividad en las salidas de los modelos de lenguaje.

Este artículo explica el fenómeno de las alucinaciones en los modelos de generación de imágenes.

Nuevo conjunto de datos ayuda a evaluar la precisión y fiabilidad del texto de IA.

Nuevas técnicas buscan corregir errores en los modelos de lenguaje sin necesidad de volver a entrenarlos por completo.

Nuevo estándar evalúa cómo los modelos de lenguaje en video manejan las imprecisiones de manera efectiva.

Un nuevo marco tiene como objetivo mejorar la precisión en los modelos de análisis semántico.

Un nuevo método para detectar y corregir inexactitudes en los modelos de lenguaje.

Mejorando la farmacovigilancia a través de salidas confiables de modelos de lenguaje.

Este estudio evalúa cómo los LVLMs médicos funcionan en medio de alucinaciones usando un nuevo conjunto de datos.

Un nuevo marco busca detectar y corregir errores en los resultados de LVLM.

Este estudio examina cómo los LLMs evalúan su propio conocimiento y el riesgo de cometer errores.

Una herramienta para identificar respuestas engañosas de modelos de lenguaje grandes.

TongGu simplifica la comprensión del chino clásico con técnicas especializadas.

Un nuevo método genera datos sintéticos para mejorar la detección de resultados falsos.

Este estudio evalúa qué tan bien manejan los modelos grandes múltiples objetos en las imágenes.

La investigación se centra en mejorar la precisión y fiabilidad de los modelos de lenguaje.

GenSco mejora los sistemas de QA al aumentar la precisión y coherencia en las respuestas de preguntas multi-hop.

Un nuevo método para evaluar la precisión en los resultados de modelos de lenguaje.

Una visión general del progreso en NLG, desafíos y direcciones futuras de investigación.

Este documento estudia cómo el entrenamiento influye en las predicciones de los modelos de lenguaje grandes.

Un modelo basado en críticas mejora la precisión para detectar inexactitudes en textos generados por IA.

La investigación destaca métodos para detectar información falsa en la IA automotriz.

Un nuevo referente aclara el tema de las alucinaciones en los modelos de lenguaje visual.

La IA generativa está mejorando la forma en que los profesionales de datos escriben consultas SQL.

Un nuevo conjunto de datos mejora la precisión en la detección de la realidad de eventos en los textos.

Te presentamos DOPRA, una forma económica de mejorar la precisión de MLLM.

Este artículo evalúa la efectividad de los agentes web en la gestión de tareas complejas en línea.

HaloQuest aborda problemas de alucinación en modelos de lenguaje-visual con un nuevo conjunto de datos.

pRAGe ayuda a simplificar términos médicos para que los pacientes entiendan mejor.

Este artículo habla sobre los desafíos de detectar alucinaciones en la traducción automática en varios idiomas.

Este artículo presenta un método para mejorar la comprensión del contexto en modelos de lenguaje.

Un nuevo estándar evalúa los LLMs por su precisión fáctica.