Momentum-SAM ofrece una alternativa eficiente a los métodos de entrenamiento tradicionales para redes neuronales.
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Ciencia de vanguardia explicada de forma sencilla
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El meta prompting mejora el rendimiento de los modelos de lenguaje a través de la descomposición de tareas y la colaboración entre expertos.
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Este marco mejora cómo se combina el conocimiento en los modelos de aprendizaje automático para tener un mejor rendimiento.
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Este estudio examina cómo la estructura del lenguaje mejora las predicciones de diseño en las máquinas.
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Combinando modelos para mejorar las predicciones de brotes de enfermedades.
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Un nuevo conjunto de datos para probar sistemas RAG en preguntas complejas de múltiples saltos.
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Nuevos modelos buscan mejorar la tecnología de lenguaje para los hablantes de portugués brasileño.
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Un nuevo sistema optimiza los modelos de lenguaje para respuestas más rápidas y eficientes.
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Este estudio explora la generalización de restricciones aprendidas en ASP para mejorar el rendimiento en problemas dinámicos.
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Usar análisis de datos para identificar startups prometedoras antes de invertir.
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Mejorando la precisión del modelo para categorías raras en conjuntos de datos con cola larga.
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Esta investigación se centra en modelado predictivo justo teniendo en cuenta estructuras de grupos jerárquicos.
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Analizando los modelos GPT-NeoX y LLaMA para aplicaciones en ciencia de materiales.
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Esta investigación examina cómo el diseño de los pies de los robots afecta la eficiencia al caminar sobre la arena.
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Un método para acelerar modelos de lenguaje grandes sin sacrificar la calidad de salida.
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Nuevo marco mejora la selección de datos y la limpieza de gráficos en entornos ruidosos.
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Una estrategia para mejorar el rendimiento y la equidad en los modelos de aprendizaje federado.
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Un método para verificar modelos de aprendizaje automático para aumentar la confianza y la transparencia.
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Un nuevo marco aprende puntos de partida efectivos para una optimización de punto fijo más rápida.
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Este artículo presenta un estándar para evaluar modelos de lenguaje grandes con tareas complejas.
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Este artículo presenta estrategias y un nuevo método para una selección efectiva de muestras en el aprendizaje de pocos ejemplos.
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Un nuevo sistema mejora el rendimiento y reduce los retrasos en aplicaciones de IA médica.
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Un proyecto tiene como objetivo automatizar la clasificación de códigos de retraso de trenes usando aprendizaje automático.
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SEABO genera recompensas a partir de datos de expertos, simplificando el aprendizaje por imitación sin conexión.
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CURE mejora el rendimiento de los robots optimizando la configuración de manera eficiente.
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Cannikin mejora la eficiencia del entrenamiento de DNN en diferentes entornos de máquina.
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Descubre cómo los Modelos de Mundo de Acciones mejoran la toma de decisiones en entornos complejos.
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Los soft prompts mejoran la tecnología de reconocimiento de voz para un mejor rendimiento en ambientes ruidosos.
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Instrucciones más largas mejoran el rendimiento del modelo de lenguaje y reducen la complejidad.
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Nuevas estrategias mejoran la gestión del consumidor para un mejor procesamiento de mensajes.
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Un nuevo método mejora el control de sistemas no lineales con parámetros cambiantes.
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Este artículo examina la brecha entre las habilidades generativas y evaluativas de los modelos de IA.
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Las preguntas del estudio cuestionan la necesidad de optimizar ejemplos en contexto cuando se dan instrucciones claras.
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