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Este artículo explica cómo los modelos de lenguaje producen información incorrecta y estudia sus causas.

SPAM ofrece una forma más inteligente de etiquetar datos de video de manera eficiente.

MiniMol ofrece un enfoque eficiente para predecir propiedades moleculares con menos parámetros.

Los investigadores mejoran los modelos de IA usando imágenes sintéticas para una clasificación efectiva.

La investigación muestra que los robots pueden aprender mejor al combinar datos de audio y visuales.

Explora cómo los LLMs hacen sumas usando técnicas matemáticas únicas.

Evaluando métodos de preentrenamiento para mejorar el rendimiento de machine learning en videojuegos.

Un estudio revela estrategias de incrustación efectivas para una localización de errores más rápida en el software.

Una nueva herramienta para evaluar métodos de aprendizaje de estructuras de proteínas.

Un nuevo método para tomar decisiones de manera eficiente en inteligencia artificial usando grandes modelos del mundo.

Presentamos SiamTST para un mejor análisis de datos de series temporales multivariantes en telecomunicaciones.

Avanzando modelos de resolución de tareas para lenguas con pocos datos a través de técnicas de fusión innovadoras.

Explorando el impacto del pre-entrenamiento DINO en el rendimiento y la adaptabilidad de vehículos autónomos.

Examinando cómo las redes de creencias profundas pueden aprender de datos y crear representaciones complejas.

Nuevos métodos hacen que los modelos de reconocimiento de imágenes sean más pequeños y eficientes.

MoFO ayuda a los modelos de lenguaje grandes a retener conocimiento durante el ajuste fino sin perder rendimiento.

Un enfoque nuevo para reconocer atributos de objetos a través de modelos de lenguaje.

Examinando cómo el preentrenamiento y el ajuste fino afectan el rendimiento del modelo de lenguaje.

Este artículo habla sobre cómo usar el preentrenamiento para mejorar la privacidad y el rendimiento en el Aprendizaje Federado.

Examinando el papel de IKUN e IKUN-C en la traducción efectiva de múltiples idiomas.

Una mirada a cómo el aprendizaje por transferencia impacta el rendimiento del modelo a través de las leyes de escalado.

Un nuevo método para detectar alucinaciones en modelos de lenguaje usando datos corruptos.

La investigación muestra modelos de difusión para mejorar la conversión de tabla a texto.

Un nuevo método mejora las capacidades de trabajo en equipo de los drones para diferentes interacciones entre compañeros.

Las A-GFNs usan átomos para crear nuevas moléculas similares a medicamentos, mejorando el descubrimiento de fármacos.

Los transformadores mejoran la precisión de clasificación para el trastorno del espectro autista a través de un análisis avanzado de imágenes cerebrales.

Un nuevo modelo mejora el procesamiento y análisis de textos en sánscrito.

Un nuevo método para entrenar agentes a adaptarse a varias tareas usando experiencias diversas.

Explora cómo los modelos de difusión transforman el ruido en imágenes increíbles.

Una nueva herramienta busca mejorar el cuidado de la diabetes y los resultados usando análisis de datos avanzados.

Descubre cómo las máquinas aprenden de pocos ejemplos usando técnicas innovadoras.

Un nuevo enfoque mejora el acceso a la información legal de Vietnam.

Moto utiliza análisis de video para enseñar a los robots movimientos complejos de manera eficiente.

Técnica innovadora conecta letras y melodías para crear mejores canciones.

Abordando los desafíos de los lenguajes de pocos recursos en el procesamiento del lenguaje natural.

HindiLLM potencia el procesamiento del idioma hindi, cerrando las brechas tecnológicas.