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La investigación revela cómo la calidad del contexto afecta el rendimiento de los modelos de lenguaje de IA.

Los datos sintéticos están revolucionando la planificación y el entrenamiento en neurocirugía.

Un estudio sobre cómo las minorías étnicas enfrentaron desafíos únicos durante la pandemia.

HERTA mejora la eficiencia en el entrenamiento de GNNs desplegadas mientras mantiene claridad e interpretabilidad.

Examinando los sesgos en la predicción del siguiente token y su impacto en el rendimiento del modelo.

Examinando cómo los datos moldean la alineación de los modelos de IA con las preferencias humanas.

Este artículo habla sobre métodos para entrenar redes neuronales ReLU de dos capas de manera eficiente.

Un nuevo método usa aprendizaje por refuerzo para podar CNNs mientras se entrena.

Un nuevo método mejora la precisión contra muestras adversariales en la detección del cáncer de mama.

Un nuevo método mejora el entrenamiento de coches autónomos a través de una interacción parecida a la humana.

Examinando las Redes Neuronales Sin Peso y su papel en la seguridad de datos sensibles.

Nuevos modelos mejoran las habilidades de razonamiento en varias tareas, lo que mejora el rendimiento de la IA.

Apilar mejora la eficiencia en el entrenamiento de redes neuronales profundas aprovechando el conocimiento existente.

Una mirada a las experiencias de investigación de los médicos en formación en Australia y Nueva Zelanda.

Este estudio revisa cómo el tamaño del lote influye en el rendimiento y entrenamiento del modelo de voz.

Aprende cómo los modelos de difusión transforman el ruido en datos estructurados como imágenes.

Nuevos métodos permiten una personalización increíble del estilo artístico en la generación de imágenes.

Un nuevo método predice la pose relativa a partir de imágenes sin información de profundidad.

Examinando los esfuerzos para mejorar las habilidades en investigación médica durante el conflicto en Siria.

El Set-Encoder mejora la reordenación de pasajes para obtener mejores resultados de búsqueda.

Un nuevo marco mejora la seguridad al crear imágenes a partir de indicaciones de texto.

Descubre cómo el desequilibrio de idiomas puede mejorar el rendimiento de modelos multilingües.

Un nuevo enfoque mejora la eficiencia del entrenamiento para RNNs usando métodos de optimización avanzados.

La investigación explora cómo el espacio peripersonal afecta a las personas con esquizofrenia.

La investigación mejora la eficiencia y precisión en la toma de decisiones en redes neuronales de picos.

Examinando estrategias de escalado para mejorar el rendimiento de GNN en tareas de gráficos moleculares.

Un nuevo método identifica rápidamente características en imágenes lunares sin necesidad de mucha intervención humana.

Explorando el papel de las nuevas tecnologías en la transformación de las prácticas de RRHH.

HiVG mejora la conexión entre imágenes y texto para una mejor referencia visual.

Un estudio sobre cómo el ML puede mejorar el diagnóstico de la epilepsia en áreas con pocos recursos.

El Dominio de Proxy Dinámico mejora la precisión de la localización de multitudes en diferentes situaciones.

La investigación muestra que el aprendizaje de olores de las abejas puede mejorar el desarrollo de la IA.

ScaleFold reduce drásticamente el tiempo de entrenamiento para modelos de plegamiento de proteínas.

Directrices para que los investigadores usen la IA generativa de manera ética y efectiva.

La investigación muestra cómo GPT-4 puede mejorar la retroalimentación para nuevos tutores.

Los modelos DynaMo generan texto más rápido y con mejor calidad usando predicción de múltiples tokens.

El marco CALRec mejora las recomendaciones usando Modelos de Lenguaje Grandes y datos secuenciales.

Este estudio examina la especialización temprana en jóvenes futbolistas y los riesgos de lesiones relacionados.

Este artículo trata sobre el uso de redes neuronales profundas para predecir las propiedades de los mesones.

Un nuevo método mejora el rendimiento de detección de objetos usando consultas adaptativas.