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Examinando las fortalezas, debilidades y futuro de SLAM-ASR en el reconocimiento de voz.

Explorando la esparsidad de activación para mejorar la eficiencia del modelo de lenguaje.

Los modelos de lenguaje tienen problemas con las preguntas populares, lo que lleva a respuestas superficiales e inconsistencias.

Nuevos métodos mejoran cómo las computadoras reconocen a las personas en diferentes situaciones.

Una mirada a cómo la IA tiene problemas con funciones lineales básicas a pesar de su entrenamiento extenso.

Dos métodos mejoran los chatbots para entender mejor las necesidades de los usuarios.

AbilityLens estandariza la evaluación para modelos de lenguaje multimodal grandes.

Mejorando las predicciones de enrutamiento para mejores dispositivos electrónicos.

Creando agentes más inteligentes que se adapten al comportamiento humano en tareas cooperativas.

Examinando las limitaciones de los LLMs en analizar sentimientos a partir de textos e imágenes.

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Un nuevo método mejora la capacidad de los LLMs para resolver problemas de matemáticas de manera efectiva.

Mejorar las DNN para que imiten mejor la visión humana puede aumentar su uso en el mundo real.

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Vinculando entidades geográficas en mapas históricos usando técnicas avanzadas.

Un nuevo sistema de sonido identifica direcciones de sonido, mejorando la detección en ambientes ruidosos.

ER 2Score mejora la evaluación de calidad de los informes de radiología automatizados.

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Un nuevo método logra alta precisión en el reconocimiento de voz usando pocos datos.

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Moxin-7B ofrece un procesamiento del lenguaje transparente y potente para todos.

La investigación muestra que agregar estructura y significado mejora la precisión de los modelos de lenguaje.

Examinando la inversión de características en el aprendizaje profundo y sus implicaciones para la privacidad.

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Examinando el impacto de la calidad de los datos de entrenamiento en los modelos de series temporales.

La desambiguación de entidades nombradas ayuda a aclarar nombres en varios textos.

Un nuevo método mejora el razonamiento en modelos de lenguaje pequeños de manera eficiente.