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Explorando el desafío GenSEC para mejorar la precisión de la transcripción de voz.

Presentando agentes que se auto-mejoran para una gestión eficiente de aceleradores de partículas.

Mejorando la experiencia de los usuarios a través de sistemas de recomendación integrados.

Explorando cómo los LLMs mejoran el razonamiento en diferentes tipos de datos.

Este estudio evalúa la efectividad de los LLM en tareas de corte de programas estáticos y dinámicos.

Explorando cómo los modelos de lenguaje mejoran las tecnologías de conducción autónoma.

Este artículo examina cómo los LLMs pueden identificar variables faltantes en la investigación científica.

Un nuevo marco mejora la seguridad de los dispositivos IoT usando métodos avanzados.

Un nuevo método mejora cómo las empresas personalizan las interacciones con los clientes usando LLMs.

CARAML ofrece una nueva forma de evaluar la eficiencia del hardware de IA en tareas de aprendizaje automático.

Explorando métodos efectivos para identificar características de productos en el comercio electrónico.

Una mirada a cómo la relevancia ayuda a los robots a asistir a los humanos de manera efectiva.

Un nuevo marco mejora la colaboración entre humanos y robots.

Examinando cómo los LLM están cambiando la escritura y el habla en entornos académicos.

Una mirada a cómo las tecnologías avanzadas pueden apoyar los procesos legislativos.

Explorando nuevas formas de mejorar la verificación de pruebas en la ingeniería de software.

zsLLMCode crea representaciones de código útiles de manera eficiente usando IA.

Investigaciones muestran que la IA puede predecir las posturas de los usuarios a partir de publicaciones indirectas en redes sociales.

MQM-APE mejora la calidad de las evaluaciones de traducción automática a través de un análisis de errores avanzado.

Un nuevo modelo mejora las incrustaciones de texto a través de estrategias de aprendizaje en contexto.

Usando Modelos de Lenguaje Grande para mejorar el análisis de feedback de usuarios en apps móviles.

Este sistema ayuda a los investigadores a mejorar la evaluación de la UX para interacciones de IA.

Este estudio evalúa el papel de los modelos de lenguaje en la selección abstracta para la investigación.

Un nuevo enfoque mejora las sugerencias de código para el desarrollo de software.

Evaluando la efectividad de los LLMs para el análisis de amenazas.

Este marco simplifica la comprensión de las políticas de privacidad usando tecnología de IA.

Este estudio investiga cómo los LLMs perciben y crean personas de usuario en India.

Este estudio analiza cómo la IA puede ayudar a encontrar analogías históricas para eventos actuales.

Explorando modelos de IA para identificar la depresión a través de publicaciones en redes sociales.

Presentamos FMDLlama, un modelo de lenguaje para detectar información financiera falsa.

Explora las preocupaciones de privacidad que rodean los ataques de inferencia de membresía en el aprendizaje automático.

Los modelos de IA muestran promesas para mejorar la selección de pacientes en ensayos clínicos.

Un nuevo marco busca mejorar la fiabilidad y claridad en el razonamiento de la IA.

Un sistema para simplificar el conocimiento sobre Modelos de Lenguaje Grande para investigadores.

Explorando el impacto y el futuro de los modelos de lenguaje grandes en la comunicación.

PeerArg mejora la transparencia y fiabilidad en el proceso de revisión por pares.

Un nuevo método busca mejorar el texto alternativo para los íconos de aplicaciones móviles para ayudar a los usuarios con discapacidades visuales.

Este estudio evalúa el rendimiento de los LLM para responder preguntas y predecir propiedades de materiales.

Mejorando las recomendaciones de viaje al centrarse en métricas de sostenibilidad y tecnología moderna.

Este estudio revela cómo los modelos de lenguaje pueden interpretar señales del cerebro a partir de fMRI mientras se ve un video.