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Un nuevo enfoque para evaluar LLMs con conjuntos de evaluación diversos.

SYMPOL une claridad y efectividad en la toma de decisiones en el aprendizaje por refuerzo.

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Examinando cómo humanos y máquinas pueden colaborar para mejores resultados en la toma de decisiones.

Nuevos métodos en astronomía de infrarrojo lejano mejoran nuestra comprensión del cosmos.

SelectLLM mejora la selección de modelos para tener mejores respuestas y menos latencia.

Un nuevo optimizador muestra buenas expectativas para ajustar modelos preentrenados.

Un método para mejorar modelos más débiles usando la guía de modelos más fuertes.

Las cámaras de eventos mejoran la precisión del seguimiento facial y ocular para varias aplicaciones.

Nuevas estrategias mejoran la velocidad y precisión en el procesamiento de ADN de lectura larga.

Una nueva prueba revela las fortalezas y debilidades de los LLMs al procesar textos largos en diferentes idiomas.

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Los investigadores usan el aprendizaje automático para crear datos de física de partículas de forma más eficiente.

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IST-SAT promete soluciones más rápidas para problemas complejos de optimización usando mecánica cuántica.

Un nuevo método mejora el rendimiento de GAN con datos limitados.

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Un nuevo enfoque para combinar modelos de aprendizaje automático basado en las preferencias de los usuarios para obtener mejores resultados.

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Los modelos de lenguaje son geniales en tareas de memoria pero tienen problemas con desafíos de razonamiento.

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Investigaciones revelan vulnerabilidades en los sistemas MOT a través de técnicas de ataque innovadoras.

Un nuevo método ayuda a los robots a mejorar su toma de decisiones en entornos complejos.

Un nuevo método simplifica la creación de programas a través de tareas de aprendizaje más claras.

Un nuevo método, SHEDAD, mejora la detección de problemas en sistemas de calefacción urbana.

Un benchmark multidominio evalúa las habilidades de generación de código de los LLM en varios campos.

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Una mirada a los beneficios de los modelos locales y los pipelines de LLMOps.

Un nuevo método hace que usar modelos de lenguaje grandes en dispositivos móviles sea más eficiente.

El estudio analiza la efectividad de los LLMs especializados en tareas clínicas.