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El ataque de crescendo usa conversaciones amistosas para manipular modelos de IA y que den resultados dañinos.

Este estudio mejora las habilidades de razonamiento lógico en los modelos de lenguaje a través de la comprensión de falacias lógicas.

Un enfoque en métodos para evaluar y mejorar el rendimiento de los agentes digitales.

Un nuevo método ayuda a los modelos de lenguaje a generar texto más rápido y de manera más eficiente.

Un marco ofrece una mejor verificación para la precisión de los datos en los autos autónomos.

Un nuevo estándar revela brechas en la comprensión visual de los modelos de lenguaje grandes.

DataTune mejora la generación de conjuntos de datos sintéticos para un mejor entrenamiento de modelos de lenguaje.

EasyLAN simplifica el desarrollo de redes LLM colaborativas para tareas complejas.

Un nuevo enfoque para representar y analizar modelos de procesos usando embeddings.

Investigando cómo la neuromodulación mejora el rendimiento de las redes neuronales recurrentes.

Un nuevo método permite a los robots aprender tareas observando las acciones humanas.

Un nuevo método permite que las redes se adapten según la eficiencia de la tarea.

Examinando cómo los ejemplos humanos afectan el aprendizaje automático para tareas de programación.

WorkBench prueba la habilidad de los agentes para realizar tareas de oficina realistas con un método de evaluación único.

La investigación revela cómo las estructuras jerárquicas mejoran la eficiencia en enjambres de robots.

Una herramienta digital para ayudar a los niños con TDAH a concentrarse y aprender.

La investigación muestra resultados variados sobre la efectividad de la colaboración entre humanos e IA.

La investigación muestra que los LLMs pueden mejorar su rendimiento aprendiendo de otras tareas.

Un estudio sobre cómo mejorar la equidad en la asignación de tareas para los proveedores de servicio y las tareas.

Un método nuevo mejora la adaptabilidad de los agentes en diferentes entornos sin tareas específicas.

Un estudio revela que los modelos de lenguaje utilizan características complejas y multidimensionales para procesar el lenguaje.

Usar sensores avanzados durante el entrenamiento ayuda a los robots a hacer las tareas mejor.

Los robots ahora pueden pedir ayuda para completar tareas complejas.

ThReaD mejora el rendimiento de los LLM en tareas complejas a través de la gestión dinámica de hilos.

Un nuevo método para interpretar las activaciones neuronales mejora la seguridad y el control de la IA.

Presentando un modelo que genera audio y video sincronizados con niveles de ruido mezclados.

Un nuevo estándar para evaluar modelos de lenguaje en francés mejora las capacidades multilingües.

Los investigadores desarrollan un modelo para mejorar el aprendizaje de gráficos usando datos de varias fuentes.

Esta investigación examina cómo las creencias humanas dan forma a las evaluaciones y implementaciones de los LLM.

Un estudio sobre cómo ajustar agentes de control de computadoras para mejorar el rendimiento en las tareas.

Explorando cómo los agentes pueden adaptar habilidades aprendidas a nuevas tareas usando generadores de políticas.

Una nueva herramienta mejora la gestión de software en tiempo real para respuestas inmediatas.

Estrategias efectivas para equipos de manejo de equipaje en medio de tiempos de viaje inciertos.

Una nueva referencia prueba la capacidad de los LLMs para encontrar vulnerabilidades de software.

Un nuevo marco mejora el razonamiento en los modelos de lenguaje a través de bocetos visuales.

Un nuevo modelo permite que los robots aprendan tareas mejor usando entradas visuales y de lenguaje.

Un enfoque nuevo para hacer que los asistentes digitales sean más inteligentes a través del aprendizaje continuo.

Un estudio evalúa modelos de lenguaje en cómo manejan múltiples tareas al mismo tiempo.

La investigación muestra que sensores simples pueden competir con cámaras complejas en tareas de robots.

Evaluando cómo los modelos de lenguaje manejan las señales culturales en tareas reales.