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Presentando MaxCut-Bench para una evaluación consistente de algoritmos en retos de optimización.

Mejorar cómo los modelos manejan la evidencia en documentos largos genera confianza en los usuarios.

Evaluando las capacidades de los LLM usando juegos en cuadrícula como Tres en Raya y Cuatro en Raya.

Un nuevo estándar busca evaluar de manera efectiva los riesgos de seguridad de la IA.

Combinar visuales y lenguaje mejora la precisión en la generación de código de hardware.

Un nuevo estándar aborda la necesidad de una evaluación estándar en la predicción espaciotemporal.

Nuevos métodos mejoran las pruebas para modelos de lenguaje, centrados en áreas clave de rendimiento.

Un nuevo punto de referencia para evaluar métodos de aprendizaje de grafos que abordan la heterofilia y la heterogeneidad.

Un marco para evaluar las habilidades de los LLM en tareas relacionadas con datos usando intérpretes de código.

Una mirada a cómo CLIP procesa la negación en el lenguaje.

Estableciendo un estándar para evaluar la equidad en los métodos de aprendizaje de grafos.

Explorando cómo los modelos de lenguaje abordan tareas de razonamiento de manera efectiva.

Un nuevo estándar evalúa modelos de lenguaje en desafíos de codificación científica en varios campos.

Un nuevo modelo mejora cómo las máquinas leen gráficos, incluso sin etiquetas.

Nuevos métodos mejoran el rendimiento de CLIP en diferentes dominios visuales.

Un nuevo estándar mejora la comprensión de los modelos sobre videos largos y lenguaje.

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Un nuevo método mejora la eficiencia de los LLM en la creación de diseños de hardware complejos.

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HyTAS simplifica la búsqueda de modelos de transformadores en imágenes hiperespectrales.

Un nuevo estándar evalúa los LLMs por su precisión fáctica.

Nuevos métodos para personalizar modelos de lenguaje de IA son esenciales para la diversidad de los usuarios.

Un nuevo conjunto de datos combina secuencias de ADN y descripciones de la función de enzimas para mejorar los modelos predictivos.

Un enfoque novedoso mejora las comparaciones de algoritmos de aprendizaje por refuerzo en diferentes entornos.

Un nuevo estándar busca mejorar el entrenamiento de robots en entornos hogareños realistas.

Un nuevo marco de referencia mejora la eficiencia para evaluar modelos de lenguaje.

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Un nuevo marco evalúa la dificultad en tareas de codificación para modelos de lenguaje grandes.

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

Presentamos una herramienta para evaluar métodos de detección de anomalías no supervisados en el aprendizaje federado.

Evaluando modelos de IA por su capacidad para seguir procedimientos de laboratorio.

Una revisión de las mejoras recientes en las herramientas de conteo de modelos y sus aplicaciones prácticas.