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Un estudio sobre cómo distribuir puntos de manera eficiente en un espacio bidimensional.

Un nuevo método permite que los modelos de aprendizaje automático olviden datos de manera efectiva y rápida.

Las representaciones de palabras compactas mejoran el rendimiento y la eficiencia de los modelos de lenguaje.

Una mirada a cómo los mapas de torsión enlazados muestran comportamiento ergódico y parámetros de cizallamiento.

Este estudio desarrolla un modelo para simular la propagación del COVID-19 y evaluar las restricciones sociales.

Un vistazo a cómo se genera el comportamiento caótico a partir de focos-silla en varios sistemas.

Un nuevo método conecta el conocimiento previo con modelos de mezcla finita para el agrupamiento.

Un nuevo modelo estadístico que mejora el análisis de datos en varios campos.

Usando simulaciones y aprendizaje automático para mejorar nuestra comprensión de la formación de estrellas.

Un nuevo enfoque para entender y predecir los hábitos de fumar.

Aprende cómo la sparsidad mejora la eficiencia en modelos de aprendizaje multitarea.

Un método nuevo busca ayudar a los modelos a aprender tareas nuevas sin olvidarse de las antiguas.

Este artículo examina las incertidumbres de los parámetros en modelos termodinámicos y sus efectos en las predicciones.

Un nuevo método simplifica el ajuste de modelos climáticos, mejorando la fiabilidad y ahorrando tiempo.

Un nuevo enfoque para la optimización usando geometría riemanniana para obtener mejores resultados.

Un enfoque basado en datos para mejorar la eficiencia y personalización de la producción de microgeles.

Delta-LoRA simplifica el ajuste fino para modelos de lenguaje grandes, con mejor rendimiento y menos uso de recursos.

Las ODEs neuronales combinan redes neuronales con sistemas dinámicos para un aprendizaje más avanzado.

Descubre cómo la evolución dirigida optimiza las funciones de las proteínas para aplicaciones en el mundo real.

SparseSwin ofrece clasificación de imágenes eficiente con menos parámetros y alta precisión.

phi-1.5 muestra que modelos más pequeños pueden funcionar bien con datos de calidad.

Nuevos métodos mejoran la eficiencia y el rendimiento en redes neuronales usando Mezcla de Expertos.

Este artículo habla sobre el Ajuste de Canal Saliente, un método para ajustar eficientemente grandes modelos.

Un nuevo método para mejorar las predicciones en el aprendizaje profundo bayesiano enfocándose en parámetros clave.

Un método para mejorar los transformadores de gráficos de manera eficiente y con menos uso de recursos.

La investigación arroja luz sobre la formación y estabilidad de los brazos espirales en las galaxias.

La investigación mejora los modelos de aprendizaje profundo para entornos con recursos limitados.

Los investigadores desarrollan un modelo para estudiar las relaciones espaciales y los impactos a distancia.

Las Redes de Nubes de Puntos reducen parámetros mientras mantienen el rendimiento en tareas de aprendizaje profundo.

Este estudio investiga cómo se mueven las bacterias según factores ambientales usando datos experimentales.

Un nuevo enfoque para predecir la mortalidad y mejorar la respuesta ante desastres.

Los polinomios de Jacobi grandes tienen propiedades únicas que son esenciales para varias aplicaciones matemáticas.

Una mirada a los modelos espaciotemporales en el análisis de datos.

Los investigadores estudian la forma de línea de una partícula rara usando datos de colisiones de alta energía.

Nuevo modelo mejora el análisis de relaciones complejas en estadísticas y aprendizaje automático.

Presentando un nuevo método para reducir el uso de memoria al afinar modelos grandes.

Un enfoque en mejorar la estimación de parámetros aumenta la precisión del modelo de crecimiento tumoral.

Este estudio resalta la importancia de la variabilidad en los procesos cognitivos usando técnicas de modelado avanzadas.

Los investigadores desarrollan métodos para analizar datos estelares y entender mejor las estrellas masivas.

Una mirada a los Juegos Temporales Paramétricos y sus aplicaciones en sistemas en tiempo real.