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Un nuevo método para proteger conjuntos de datos contra el uso no autorizado en modelos generativos.

Un estudio sobre cómo los modelos de lenguaje generan razones persuasivas para la evaluación de argumentos.

Examinando cómo los modelos de lenguaje manejan palabras ambiguas en español a través de un nuevo conjunto de datos.

Stylebreeder permite a los usuarios generar y personalizar arte con indicaciones de texto.

Un estudio sobre cómo los modelos de estimación de pose funcionan con imágenes corruptas.

Una nueva herramienta para evaluar sesgos en grandes modelos de visión-lenguaje.

Un nuevo método mejora las resonancias magnéticas usando imágenes previas para obtener resultados más rápido.

Un nuevo modelo predice la termostabilidad de nanocuerpos usando datos limitados.

Un nuevo conjunto de datos mejora el análisis de choques por detrás y la evaluación de tecnología de seguridad.

Un nuevo método mejora cómo evaluamos las contranarrativas al discurso de odio.

Estrategias para mejorar la fiabilidad en la detección de imágenes creadas por IA.

InternLM-Law mejora las respuestas a diversas preguntas legales chinas con un entrenamiento avanzado.

Un estudio sobre PlagBench y su papel en la detección de plagio en los resultados de LLM.

La investigación evalúa las habilidades de verificación de afirmaciones de los modelos de lenguaje usando un nuevo conjunto de datos.

Un nuevo conjunto de datos evalúa el rendimiento de los LLM en resolver desafíos relacionados con grafos.

Nuevos métodos mejoran las habilidades de razonamiento en modelos de lenguaje para un mejor rendimiento en tareas.

Un nuevo modelo combina datos de audio y visuales para mejorar la comprensión.

Un estudio sobre el impacto de las imágenes y el texto en el marco de las noticias sobre la violencia armada.

Usando interfaces visuales y modelos para mejorar la generación de música.

Abordando los sesgos en el reconocimiento facial a través de conjuntos de datos de entrenamiento equilibrados.

Este estudio evalúa qué tan bien los LLMs razonan sobre las direcciones cardinales.

El conjunto de datos CRED mejora la investigación sobre las relaciones causales entre genes y enfermedades en la literatura biomédica.

Descubre el impacto de Arboretum en la investigación de IA para la biodiversidad.

Un nuevo marco mejora cómo los usuarios consultan datos de IoT y clasifican amenazas.

Este estudio investiga los sesgos en los modelos de lenguaje en bangla y sus efectos en la sociedad.

Una herramienta de referencia avanza en estrategias de aprendizaje activo en el aprendizaje automático.

RAGBench presenta un conjunto de datos completo para evaluar sistemas de Generación Aumentada de Recuperación.

APIGen genera conjuntos de datos diversos y de alta calidad para agentes de llamada a funciones.

Un nuevo conjunto de datos sintético mejora el entrenamiento para modelos de IA multimodal.

Un nuevo método utiliza modelos 3D para mejorar la detección de anomalías en la fabricación.

Nuevos métodos de entrenamiento mejoran la capacidad de los modelos de lenguaje para crear textos largos y detallados.

Un nuevo conjunto de datos tiene como objetivo mejorar la detección de discursos de odio en Indonesia.

Explorando la combinación de tecnología y arte en la modelación humana y la estimación de poses.

Explora cómo los ajustes de temperatura influyen en la generación de texto en los modelos de lenguaje.

Esta investigación examina cómo las máquinas interpretan los argumentos visuales y sus limitaciones.

Un estudio que evalúa la calidad de los conjuntos de datos para identificar el discurso de odio en línea.

Nuevo conjunto de datos mejora cómo los modelos convierten páginas web en código HTML.

Un vistazo más cercano a las razones a favor y en contra de la vacunación.

El estudio evalúa métodos para identificar texto generado por máquinas en diferentes conjuntos de datos.

TreeSeg mejora la organización de transcripciones a través de técnicas efectivas de segmentación de temas.