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Un nuevo método mejora la clasificación de plantas a través de técnicas de aprendizaje profundo multimodal.

Mejorar el acceso a los artefactos de investigación mejora los esfuerzos de calidad en los requisitos del software.

MultiEdits permite cambios de imágenes simultáneos a través de comandos de texto, mejorando la eficiencia y calidad.

Presentando la planificación abierta y fundamentada para mejorar la ejecución de tareas en el mundo real.

Nuevos métodos buscan mejorar las capacidades de razonamiento en los modelos de lenguaje.

Croissant-RAI mejora la calidad de los datos y su usabilidad para aplicaciones de IA.

Un estudio sobre cómo ajustar agentes de control de computadoras para mejorar el rendimiento en las tareas.

Mejorando métodos para evaluar la similitud de significado entre oraciones en lenguaje natural.

Un nuevo conjunto de datos evalúa el razonamiento de los Modelos de Lenguaje Grande con consultas complejas.

Explorando la clasificación multi-etiqueta para mejorar el reconocimiento de relaciones discursivas.

Un nuevo conjunto de datos mejora el estudio de la identificación de Raga en la música india.

Presentando un conjunto de datos para mejorar los esfuerzos de observación de la Tierra usando diversos datos satelitales.

Un nuevo método para evaluar el razonamiento de sentido común en modelos de IA a través de tareas abiertas.

Este estudio examina cómo los LLMs manejan los cambios en las tareas de resumen.

Las colecciones de UltraMedical mejoran los modelos de lenguaje médico y abordan la escasez de datos.

Un conjunto de datos para identificar propaganda en memes árabes para mejorar la alfabetización mediática.

Un nuevo sistema evalúa los riesgos de seguridad en las imágenes generadas por modelos de IA.

Un nuevo enfoque para entender las metáforas en videos a través de subtítulos automáticos.

Un estudio reciente replica hallazgos clave sobre la interpretación de datos usando sonido y visuales.

Un estudio presenta un nuevo estándar para el rendimiento de las indicaciones en la creación y recuperación de imágenes.

El desafío ULS23 tiene como objetivo mejorar la segmentación de tumores en escáneres CT para una mejor atención del cáncer.

Un estudio sobre la efectividad de varios modelos ligeros en clasificación de imágenes.

Un nuevo conjunto de datos ayuda a detectar contenido subjetivo en artículos de noticias en árabe.

Este estudio evalúa la capacidad de GPT-4 para extraer datos de la literatura sobre ciencia de materiales.

Un marco diseñado para estandarizar la evaluación en la investigación de aprendizaje profundo topológico.

Un enfoque novedoso mejora la detección de vulnerabilidades de seguridad en software usando modelos avanzados.

MedExQA establece un nuevo estándar para evaluar modelos de lenguaje médico con un enfoque en las explicaciones.

Un nuevo enfoque para predecir cambios en la interfaz de usuario de aplicaciones móviles basados en las acciones de los usuarios.

Un nuevo método mejora los LLMs para generar código de UI de alta calidad.

Este estudio presenta un método para analizar conjuntos de datos biológicos complejos de manera efectiva.

OphNet mejora el análisis del flujo de trabajo quirúrgico con un montón de videos.

Analizando memes dañinos y sus efectos en la sociedad.

Un estudio examina la robustez de los modelos de segmentación contra ataques adversariales en el sector de la salud.

Un estudio revela diferencias de sesgo en los modelos de lenguaje a través de varios idiomas.

Un nuevo método mejora la detección de pequeños objetos en movimiento en imágenes infrarrojas.

mOSCAR proporciona un conjunto de datos multilingüe para mejorar la comprensión de texto e imágenes por parte de la IA.

Un conjunto de datos completo que combina imágenes y texto para ayudar al aprendizaje automático.

Nuevos métodos mejoran los conjuntos de datos de imágenes mientras aseguran la privacidad y el rendimiento.

Una nueva prueba mide el razonamiento composicional en modelos avanzados.

Este estudio analiza métodos de audio para rastrear el movimiento de peatones en áreas urbanas.