HyperINR acelera las representaciones neuronales implícitas para tener visualizaciones científicas más claras.
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Ciencia de vanguardia explicada de forma sencilla
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KD-DLGAN mejora la calidad de generación de imágenes usando destilación de conocimiento.
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PointCLIMB permite a las máquinas aprender de nubes de puntos sin perder el conocimiento pasado.
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Un nuevo método mejora los modelos de lenguaje entrenándolos con acciones de juegos de texto.
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Nuevas técnicas mejoran la detección de convulsiones con menos canales de EEG.
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Un nuevo método mejora la eficiencia y precisión en la segmentación de LiDAR.
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Nuevo modelo aborda la oclusión usando imágenes 2D y datos de forma 3D.
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Un nuevo enfoque mejora la respuesta a preguntas usando imágenes y conocimiento externo.
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Un nuevo método mejora la calidad de las imágenes de MRI usando técnicas de aprendizaje profundo.
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Un nuevo enfoque mejora la segmentación para casos difíciles en entornos 3D.
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Un marco mejora la fiabilidad de los coches autónomos en entornos desconocidos usando datos de cámaras.
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Nuevos enfoques para mejorar el rendimiento del modelo en clases raras en el reconocimiento visual.
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Métodos para mejorar modelos de visión por computadora contra distorsiones de imagen.
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Mejorando la confiabilidad de los Transformers de Visión en el análisis de imágenes de salud.
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Un marco para mejorar modelos de lenguaje más pequeños usando el conocimiento de modelos más grandes.
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Este estudio revisa métodos para reducir el tamaño de redes profundas.
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Un nuevo enfoque para la compresión de modelos que mejora la eficiencia en los modelos de lenguaje.
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Un nuevo método mejora la búsqueda entre idiomas, facilitando la recuperación de documentos.
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Un nuevo método mejora el aprendizaje en modelos de máquinas a través de estrategias de enseñanza efectivas.
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Un nuevo marco mejora el rendimiento en el procesamiento de datos en grafos.
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LLM-Pruner comprime modelos grandes mientras mantiene su rendimiento en las tareas.
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LEOShot permite procesar datos de satélite más rápido mientras asegura la privacidad.
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Nuevos métodos mejoran la eficiencia del entrenamiento y el rendimiento del modelo usando pérdida IKL.
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Aprende a reducir el tamaño de BERT sin perder rendimiento usando distilación de conocimiento.
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Un nuevo método mejora la transferencia de conocimiento en aprendizaje automático a través de aumentos de datos.
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Un nuevo método para destilar modelos de lenguaje grandes sin modelos maestro.
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Presentando un método eficiente para la transferencia de conocimiento en modelos de aprendizaje automático.
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Este estudio muestra cómo la destilación de conocimiento mejora el rendimiento y la comprensión del modelo.
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DiffKD mejora modelos más pequeños filtrando el ruido de modelos maestros más grandes.
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Nuevos métodos en la destilación de conocimiento mejoran la eficiencia del entrenamiento de modelos.
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Nuevo método mejora la adaptabilidad y eficiencia del modelo de IA.
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Nuevo método de cuantización mejora la eficiencia y el despliegue de modelos de IA.
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Un nuevo marco para mejorar las habilidades de planificación en modelos de lenguaje más pequeños.
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Un nuevo método mejora los modelos de habla al transferir conocimiento de los modelos de texto.
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Un nuevo enfoque para comprimir modelos Transformer en capas modulares para mejorar la eficiencia.
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