Últimos artículos para Alucinaciones

Evaluando modelos de lenguaje grandes para mejorar la seguridad vial en coches autónomos.

Dos métodos mejoran cómo los modelos analizan imágenes médicas para un mejor diagnóstico.

Un nuevo marco busca reducir las alucinaciones en los LVLMs a través de la recuperación activa.

Un marco para reducir salidas falsas en modelos de lenguaje-visión en varios idiomas.

Un nuevo marco mejora la evaluación de sistemas RAG en dominios especializados.

Explorando el papel de los tutores de IA en mejorar la educación en robótica a través de técnicas avanzadas.

Un estudio sobre los retos y soluciones para las alucinaciones en MLLMs.

Nuevo método mejora la precisión en modelos de visión-lenguaje, reduciendo contenido engañoso.

Un nuevo método mejora la precisión en modelos de IA avanzados al abordar las alucinaciones.

Explorando LLMs para identificar anomalías en datos de series temporales.

Un nuevo método mejora la precisión en la generación de informes financieros usando modelos de lenguaje.

Un estudio revela métodos efectivos para identificar alucinaciones en grandes modelos de lenguaje y visión.

Este artículo examina los problemas de la alucinación de código en los LLMs y sus implicaciones.

Un estudio sobre alucinaciones en modelos de lenguaje y sus implicaciones en el entrenamiento.

Nuevas herramientas mejoran la formación quirúrgica utilizando datos de video y texto.

Este estudio examina cómo la planificación ayuda a reducir errores fácticos en la generación de textos.

Un método para mejorar la precisión en los modelos de lenguaje detectando alucinaciones.

ConVis busca minimizar inexactitudes en modelos de lenguaje multimodal grandes.

Un nuevo marco mejora la precisión de las respuestas en modelos de IA al centrarse en la evidencia.

Presentando LRP4RAG, un método para detectar mejor las alucinaciones en los modelos de lenguaje.

Un nuevo marco mejora la precisión de los subtítulos de imágenes y reduce errores.

Un nuevo método para detectar alucinaciones en modelos de lenguaje usando datos corruptos.

Una mirada a las complejidades y mejoras en la tecnología de traducción de voz a voz.

Un nuevo método para evaluar la incertidumbre en los resultados de los modelos de lenguaje para mayor fiabilidad.

Un nuevo método aborda el desafío de detectar inexactitudes en los textos generados por IA.

Un nuevo modelo mejora cómo los investigadores manejan citas y artículos académicos.

Un nuevo marco mejora las descripciones de texto usando imágenes y datos estructurados.

Un nuevo enfoque para reducir inexactitudes en los modelos de lenguaje usando escepticismo.

Examinando los riesgos y desafíos de la tecnología de IA en aplicaciones médicas.

Un estudio revela cómo los modelos de lenguaje utilizan el contexto para dar respuestas precisas.

Examinando las alucinaciones de la IA y el pensamiento crítico en las interacciones humanas.

Un nuevo marco mejora la precisión y reduce errores en la generación de texto médico.

THaMES ofrece un marco para reducir las alucinaciones en modelos de lenguaje.

Nuevos métodos buscan reducir las inexactitudes en los modelos de lenguaje dentro de los sistemas de recuperación de información.

Esta investigación prueba una herramienta para mejorar la precisión de modelos de lenguaje basados en tráfico.

Un nuevo método mejora la detección de inexactitudes en los modelos de lenguaje.

SLaVA-CXR mejora la generación de informes de radiografías de tórax para una mejor eficiencia clínica.

El marco PACU mejora los VLLMs al afinar las indicaciones y usar descripciones de imágenes.

Examinando los problemas de precisión en los modelos de lenguaje grandes y sus efectos en la sociedad.

Un nuevo marco mejora la detección de salidas falsas en modelos de lenguaje usando datos no etiquetados.