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Un nuevo método mejora las predicciones del modelo al abordar de manera efectiva los problemas de mala calibración.

Los investigadores revelan que los modelos de lenguaje pueden razonar sin indicaciones explícitas.

Un nuevo método mejora las estimaciones de confianza en datos ambiguos.

Esta investigación evalúa la confianza de los modelos de IA y la calidad de las explicaciones en entornos ruidosos.

APRICOT mejora la confianza en los modelos de lenguaje al medir con precisión la confianza en las respuestas.

Los robots son buenísimos para responder preguntas explorando activamente su entorno.

Este artículo habla sobre la efectividad de las preguntas de opción múltiple (MCQs) para evaluar LLMs en comparación con preguntas largas.

Examinando cómo las clases en línea afectaron las diferencias de género en la participación de los estudiantes durante la pandemia.

Nuevos métodos mejoran la eficiencia en el manejo de tareas de lenguaje complejas.

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Explorando la habilidad humana para identificar videos deepfake en comparación con la detección por IA.

Este marco mejora la eficiencia y la precisión en la evaluación de textos usando Modelos de Lenguaje Grande.

Un nuevo enfoque bayesiano mejora la estimación del tamaño de muestra en ensayos clínicos.

Un nuevo método mejora las recomendaciones de películas al evaluar la incertidumbre en las preferencias del grupo.

Un nuevo método mejora la precisión del modelo con ajustes simples.

Las herramientas de IA mejoran la reflexión de los estudiantes y mejoran los resultados de aprendizaje.

Un nuevo método de entrenamiento mejora cómo los modelos de lenguaje expresan certeza en las respuestas.

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.