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Un nuevo método mejora la adaptación del modelo durante las pruebas con filtrado de pseudoetiquetas dinámico.

Pruebas recientes muestran que los LLMs tienen debilidades en el razonamiento simple a pesar de sus altas puntuaciones en los benchmarks.

Una nueva técnica mejora la fiabilidad de las predicciones de las redes neuronales a través de ajustes geométricos.

Una exploración de cómo la confianza fluctúa en contextos de toma de decisiones.

DIPS se encarga de los problemas de calidad de datos en el pseudo-etiquetado para mejorar los resultados del aprendizaje automático.

Un nuevo método mejora la seguridad en el aprendizaje por refuerzo al integrar niveles de confianza definidos por el usuario.

La investigación sobre las interacciones de los parásitos puede llevar a mejores tratamientos y soluciones.

Aprende sobre una nueva herramienta para descubrir patrones en bases de datos de grafos.

Explorando cómo los agentes equilibran el rendimiento y los costos de recursos en entornos impredecibles.

Las herramientas de IA están cambiando la educación en programación, afectando el aprendizaje y la confianza de los estudiantes.

Un nuevo método mejora la certeza de predicción en modelos de lenguaje para preguntas de sí/no.

Un nuevo método mejora la claridad de las predicciones en clasificadores softmax para campos críticos.

Explorando cómo se atribuyen los niveles de confianza a los LLM y sus implicaciones.

Este artículo trata sobre problemas de descalibración en modelos de visión-lenguaje y ofrece soluciones.

Un nuevo método mejora cómo los modelos de visión-lenguaje se adaptan durante las pruebas.

Un estudio examina cómo las personas ciegas interactúan con la tecnología de reconocimiento de objetos.

La investigación muestra que las experiencias pasadas influyen mucho en cómo percibimos la información sensorial.

Examinando cómo humanos y máquinas pueden colaborar para mejores resultados en la toma de decisiones.

Explorando cómo las entradas externas moldean las respuestas de los modelos de lenguaje grandes.

Nuevo estándar aborda las alucinaciones de relación en modelos de lenguaje multimodal grandes.

Este documento examina cómo los LLMs expresan confianza en sus respuestas.

Cómo el etiquetado de la IA afecta la aceptación y percepción de los usuarios en los vehículos.

Un método para mejorar la confianza de los modelos de lenguaje en su generación de texto.

Un nuevo método mejora la confianza en las predicciones de aprendizaje automático.

Combinar IA y anotaciones humanas mejora la precisión de los datos y la eficiencia en la investigación.

Un estudio revela cómo los modelos de lenguaje olvidan habilidades de manera inconsistente entre tareas.

Nuevas técnicas mejoran la navegación de los robots al abordar la incertidumbre y la consistencia del mapa.

Las explicaciones de IA pueden ayudar a aprender, pero no tienen un impacto duradero.

CalibRAG mejora los modelos de lenguaje alineando la confianza con la precisión.

Un método para estimar la fiabilidad de las respuestas de los modelos de lenguaje grande.

Examinando cómo estar activo influye en la felicidad y la salud de los niños.

Explorando la colaboración efectiva entre humanos y AI para hacer mejores predicciones.

Explora cómo la confianza afecta nuestras decisiones y el funcionamiento del cerebro.

Un nuevo método aumenta la confianza de los doctores en las predicciones de la IA.

Una mirada a cómo la memoria de trabajo maneja la incertidumbre en la toma de decisiones.

Un nuevo marco ayuda a los modelos de lenguaje a expresar incertidumbre y mejorar su honestidad.

Un nuevo método mejora significativamente la confianza en las predicciones de GNN.

¿Los modelos de IA están seguros de sus respuestas o solo tienen suerte?

Explora cómo PCEE mejora la eficiencia de los modelos de IA sin sacrificar la precisión.