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El aprendizaje automático facilita el estudio de defectos en materiales, mejorando la precisión de las predicciones.

Un conjunto de datos diseñado para probar modelos de aprendizaje automático bajo factores confusos que cambian.

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Un método para eliminar habilidades no deseadas de los modelos de lenguaje mientras se mantienen intactas las funciones esenciales.

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Un nuevo enfoque mejora la precisión del aprendizaje automático mientras garantiza la privacidad de los datos.

Un enfoque nuevo para combinar diferentes modelos de manera efectiva para obtener un mejor rendimiento.

Un estudio sobre cómo mejorar los modelos de convección estelar usando entropía para hacer mejores predicciones.

Usando modelos de lenguaje para evaluar y mejorar materiales educativos de manera efectiva.

Una nueva perspectiva sobre cómo los modelos de IA predicen los resultados del clima.

Examinando cómo las interacciones estratégicas afectan el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático.

Un nuevo método para explicaciones contrafactuales consistentes a pesar de los cambios en el modelo.

Un enfoque nuevo mejora las predicciones de reacciones químicas usando aprendizaje automático.

Un nuevo modelo mejora la predicción de estructuras de ARN circular, aumentando la precisión y la eficiencia.

Un nuevo método para generar animaciones de video sincronizadas con audio.

Un nuevo conjunto de datos busca mejorar la calidad de los mensajes de commit automáticos para los desarrolladores.

APRICOT mejora la confianza en los modelos de lenguaje al medir con precisión la confianza en las respuestas.

ECG-GPT analiza imágenes de ECG, haciendo que los diagnósticos cardíacos sean más accesibles.

TutoAI usa IA para facilitar la creación de tutoriales multimedia para varias tareas.

Estrategias para mejorar el rendimiento del modelo de IA con datos diversos y económicos.

Nuevas técnicas mejoran la comprensión y el uso de datos de gráficos.

Esta investigación evalúa el uso de LLMs para escenarios realistas de autos autónomos.

Evaluando cómo los sesgos en los modelos de lenguaje afectan las aplicaciones del mundo real.

Este estudio pone en evidencia las interacciones genéticas y su impacto en los tratamientos del cáncer.

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Una mirada clara a los puntos P y las medidas P y su importancia en matemáticas.

Un nuevo modelo para evaluar los riesgos de metales pesados en el suelo.

Un nuevo método de poda mejora la eficiencia del aprendizaje profundo en sistemas de cruce.

Un nuevo conjunto de datos mejora la capacidad de los LLMs para generar código y pruebas de Coq.

Un estudio evalúa qué tan bien los LLMs de código abierto entienden y usan el español.

Un nuevo método mejora la detección de objetos al combinar entradas de texto y visuales.

Un nuevo método para identificar anomalías en imágenes médicas a través de una reconstrucción pseudo-saludable.

CoLLEGe ayuda a los modelos de lenguaje a aprender nuevos conceptos de manera eficiente usando ejemplos mínimos.

Un nuevo conjunto de datos ayuda a los modelos de IR a adaptarse a instrucciones complejas para mejorar su rendimiento.

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Las diferencias de temperatura moldean los movimientos de gas en los discos protoplanetarios, que son clave para la formación de planetas.