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Un nuevo conjunto de datos sintético mejora el entrenamiento para modelos de IA multimodal.

Mejorando cómo las máquinas responden a preguntas visuales a través del razonamiento estructurado.

Un nuevo método mide cómo los modelos de lenguaje adaptan sus creencias con nueva evidencia.

Un nuevo punto de referencia evalúa la efectividad de los modelos de lenguaje en aplicaciones robóticas.

Un nuevo enfoque mejora el razonamiento en los modelos de lenguaje al generar errores controlados.

ReGround3D mejora la comprensión de las instrucciones humanas en entornos 3D.

Un marco para mejorar la respuesta a preguntas multi-hop usando razonamiento en forma de árbol.

Un nuevo método mejora las habilidades de razonamiento de los modelos de lenguaje a través del análisis de preguntas.

Un nuevo modelo mejora el monitoreo de seguridad para modelos de lenguaje grandes contra contenido dañino.

Este artículo cuestiona la creencia en la autoconstancia entre las respuestas de los modelos de lenguaje.

Este artículo examina cómo razonan los Transformers y el papel de los scratchpads.

Probamos las habilidades de razonamiento de los modelos de lenguaje usando varios juegos, revelando limitaciones significativas.

Combinar LLMs y Prolog mejora el razonamiento en la generación de texto.

Este artículo habla sobre cómo el razonamiento de LLM mejora los sistemas de recomendación y presenta Rec-SAVER.

Un nuevo enfoque mejora las capacidades de razonamiento de GNN para tareas de relaciones complejas.

Un nuevo método mejora las habilidades para resolver matemáticas en modelos de lenguaje más pequeños usando DPO y autoentrenamiento.

Un nuevo estándar para evaluar modelos que analizan música y lenguaje.

Una mirada a cómo medimos la inteligencia de los modelos de lenguaje de IA.

El estudio evalúa las habilidades de razonamiento de los modelos de lenguaje grandes con preguntas complejas.

Este artículo examina cómo el razonamiento automatizado puede mejorar el rendimiento de los modelos de lenguaje.

Este artículo explora la importancia de recordar hechos en el razonamiento de los LLMs.

Un nuevo marco para evaluar modelos de visión-lenguaje de manera efectiva.

Un estudio sobre cómo mejorar las habilidades cognitivas de la IA usando el ajedrez como plataforma.

Este estudio evalúa las habilidades de razonamiento de los LLM usando el complicado problema 3-SAT.

MathScape mejora la evaluación de MLLMs con problemas matemáticos visuales y textuales.

Los investigadores crean un conjunto de datos para mejorar la toma de decisiones éticas en los modelos de lenguaje.

Los modelos de lenguaje son geniales en tareas de memoria pero tienen problemas con desafíos de razonamiento.

La consistencia de caminos mejora la eficiencia y precisión en modelos de lenguaje grandes.

Un nuevo método permite que los modelos de lenguaje corrijan sus propios errores en matemáticas.

Un nuevo conjunto de datos mejora la capacidad de los robots para entender y navegar en entornos 3D.

ECHO combina diferentes patrones de razonamiento para mejorar la resolución de problemas en modelos de lenguaje.

Aprende cómo los logs cognitivos pueden mejorar nuestra forma de razonar sobre acciones y eventos.

Esta investigación mejora cómo los modelos responden preguntas usando tablas.

Un estudio sobre las capacidades de los LLMs para entender intervalos musicales, acordes y escalas.

Explora el auge y el impacto de los Modelos de Fundación en la inteligencia artificial.

Un estudio mide cómo los modelos de IA entienden las emociones humanas a través de un marco estructurado.

Presentando un conjunto de datos para evaluar el rendimiento de los sistemas RAG en situaciones del mundo real.

Esta investigación destaca momentos clave en los diálogos a través de un nuevo conjunto de datos y marco de análisis.

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

Un estudio muestra que el pseudo-código mejora el rendimiento de LLM en tareas gráficas.