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Explora el impacto de la pluripotencia en los comportamientos dinámicos de sistemas complejos.

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Nuevos métodos mejoran la seguridad de los modelos de lenguaje sin perder funcionalidad.

Un método para mejorar la toma de decisiones en múltiples tareas y la robustez.

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Una mirada a cómo los ejemplos adversariales desafían a los modelos de IA.

Un nuevo método para mejorar los modelos predictivos usando datos inciertos.

Un método para mejorar la precisión en las pruebas de equivalencia clínica mediante promediado de modelos.

Explorando cómo las relaciones entre conceptos pueden mejorar la transparencia de los sistemas de IA.

AnyFit ofrece pruebas virtuales realistas con sus características y tecnología innovadoras.

Los TSRMs ofrecen una nueva forma de analizar datos de series temporales de manera efectiva.

Un nuevo enfoque mejora el rendimiento del modelo con diferentes fuentes de datos.

Este trabajo destaca los riesgos de seguridad en RL y presenta SleeperNets para ataques de puerta trasera.

Este estudio analiza cómo los atributos de la explicación afectan la toma de decisiones humanas con IA.

Te presentamos PART, un método para aumentar la precisión y la robustez de los modelos de aprendizaje automático.

Un nuevo método ofrece una visión más clara sobre las decisiones de los modelos de aprendizaje profundo.

FreeShap mejora la atribución de instancias para modelos de lenguaje, aumentando la fiabilidad y eficiencia.

Presentamos ExpectRL para abordar la sobreestimación en el Aprendizaje por Refuerzo a través de expectiles.

Un nuevo enfoque para el entrenamiento adversarial mejora el rendimiento y la seguridad de los sistemas de IA.

Este estudio examina cómo los LLMs manejan los cambios en las tareas de resumen.

Hallazgos recientes muestran que las redes clásicas pueden exhibir comportamientos similares a los cuánticos.

Una mirada a la pluripotencia fuerte y sus efectos en los sistemas dinámicos a lo largo del tiempo.

Presentando un método para evaluar la resistencia de los modelos contra ataques de envenenamiento de datos.

Los investigadores proponen nuevos métodos para ayudar a los sistemas de aprendizaje a adaptarse de manera continua.

Un estudio revela cómo el ADN aguanta mutaciones que pueden causar cáncer.

Un nuevo método mejora las estimaciones del efecto del tratamiento en conjuntos de datos complejos.

Explorando cómo las estructuras modulares mejoran la eficiencia y adaptabilidad de las redes neuronales artificiales.

Este estudio investiga los límites de precisión y robustez en modelos de aprendizaje automático.

WMAdapter simplifica el marca de agua para imágenes generadas por IA, asegurando calidad y eficacia.

Un nuevo enfoque mejora la robustez de los Vision Transformers contra ataques adversariales.

La investigación se centra en mejorar la eficiencia en modelos de comprensión de documentos.

Probar LLMs es clave para aplicaciones de IA seguras y efectivas.

Este artículo examina cómo los Modelos de Espacio de Estado Visual manejan los desafíos visuales.

Descubre un enfoque novedoso para la inferencia causal con cociclos.

Este artículo habla sobre un nuevo método para mejorar la robustez contra ataques adversariales en la clasificación de imágenes.

Explorando la sinergia entre el aprendizaje federado y la inteligencia de enjambre para mejorar la IA.