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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.

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

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Examinando los desafíos y avances en el análisis de causas raíz para microservicios.

Un nuevo método mejora la eficiencia en modelos de lenguaje grandes usando sparsidad de activación.

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Un nuevo enfoque usando TEEs parciales mejora la seguridad de la red Tor y la privacidad del usuario.

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Un estudio revela soluciones para inconsistencias en modelos multimodales usando prompts modificados.

Nuevos algoritmos mejoran la eficiencia de la Augmentación de Datos y el rendimiento del modelo usando estructuras de árbol.

Un nuevo proyecto de referencia tiene como objetivo evaluar las capacidades de resolución de problemas en Java.

Este artículo habla de un método para mejorar la resolución SMT usando aprendizaje automático para la selección de cuantificadores.

Explorando métodos de comunicación dentro de supercomputadoras multi-GPU para mejorar el rendimiento.

Explorando métodos eficientes de multiplicación de matrices para grandes conjuntos de datos en supercomputadoras.

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Un nuevo modelo mejora el reconocimiento de voz al combinar de manera efectiva las entradas de audio y visuales.

La investigación destaca el impacto de la adaptabilidad muscular en robots biohíbridos usando aprendizaje por refuerzo.

Un estudio revela los beneficios de conectar la comprensión y la generación de lenguaje en la IA.

Un nuevo método para evaluar qué tan bien los LLMs entienden y aplican las reglas.

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MAPF-GPT ofrece un enfoque innovador para resolver desafíos de búsqueda de caminos entre múltiples agentes utilizando aprendizaje automático.

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MoRe Fine-Tuning ofrece una forma más eficiente de adaptar grandes modelos de aprendizaje automático.

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