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Un estudio revela cómo los modelos más grandes mejoran la comprensión de texto e imágenes.

Un estudio sobre cómo mejorar la eficiencia del entrenamiento para modelos de lenguaje usando el conjunto de datos SlimPajama.

Un nuevo enfoque mejora el entrenamiento de modelos sustitutos en el desarrollo de software.

Este estudio analiza cómo la tokenización impacta en el sesgo de género en los modelos de traducción.

Este método ayuda a las redes neuronales a evitar mínimos locales y a aprender de forma más efectiva.

Ahora hay dos modelos de lenguaje avanzados para hebreo moderno y rabínico disponibles.

Examinando cómo los modelos de aprendizaje automático mejoran las predicciones en la investigación de materiales.

Presentamos MetaCLIP para una mejor recolección de datos de imagen-texto.

Nuevos métodos mejoran la velocidad y calidad de la edición de imágenes usando modelos más pequeños.

Un nuevo modelo ayuda a mejorar las recomendaciones al tratar con la retroalimentación ruidosa de los usuarios.

Un nuevo enfoque mejora la calidad de los mensajes de commit aprovechando las mejores prácticas.

Una mirada a cómo la traducción automática refleja y refuerza el sesgo de género.

CleanSheet avanza el secuestro de modelos sin alterar los procesos de entrenamiento.

Examinando cómo aprenden las redes neuronales profundas y los desafíos que enfrentan.

Nuevos modelos buscan mejorar la tecnología de lenguaje para los hablantes de portugués brasileño.

Nuevo modelo de lenguaje sin límites mejora las predicciones usando datos extensos.

Examinando la amplificación de daño en modelos de texto a imagen y su impacto en la sociedad.

WiOpen reconoce de manera eficiente tanto gestos conocidos como desconocidos usando tecnología Wi-Fi.

Un nuevo modelo de lenguaje abierto para la investigación y la innovación en el procesamiento del lenguaje natural.

Examinando las dificultades para reconocer idiomas en la comunicación en varios idiomas.

Aprende cómo se hacen los stickers animados a partir de texto e imágenes.

Un nuevo enfoque ayuda a la IA a medir la incertidumbre y mejorar la precisión en la toma de decisiones.

Entendiendo ataques de ejemplos inaprendibles a través de la teoría de juegos para una mejor protección de datos.

Un estudio sobre cómo mejorar el aprendizaje de modelos de lenguaje usando cambios mínimos en el estilo de los datos de entrenamiento.

Este artículo examina cómo los modelos de lenguaje pueden adoptar sesgos ideológicos de los datos de entrenamiento.

Examinando sesgos y racionalidad en modelos de lenguaje grandes usados para análisis financiero.

Una mirada crítica a las verdaderas capacidades de las Redes Generativas Antagónicas.

Examinando el grokking en el deep learning y sus implicaciones para el rendimiento.

Un estudio explora el impacto del sistema de puntuación Elo en el aprendizaje de los estudiantes de medicina.

MobiLlama ofrece procesamiento de lenguaje eficiente para dispositivos con recursos limitados.

RoadRunner ayuda a los robots a navegar por terrenos difíciles al aire libre de manera segura y eficiente.

Nuevos conjuntos de datos mejoran los modelos de estimación de profundidad para diferentes entornos.

Examinando cómo recompensar de manera justa a los artistas en la era del arte generado por IA.

La investigación muestra cómo los LLMs pueden exponer datos de entrenamiento, lo que genera preocupaciones sobre la privacidad.

La familia de modelos Yi muestra una gran capacidad de procesamiento de lenguaje y multimodal.

Nuevo marco de entrenamiento mejora el aprendizaje del modelo de lenguaje a través de datos estructurados.

Un enfoque novedoso para encontrar muestras de backdoor sin necesitar datos limpios.

N nuevas herramientas están ayudando a los científicos a predecir la estabilidad de las proteínas y sus implicaciones para la salud.

Un método en dos etapas mejora el rendimiento del modelo en diferentes grupos de datos.

Nuevos métodos mejoran la precisión en la predicción de interacciones entre proteínas y ligandos.