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SITransformer mejora cómo resumimos información de videos y texto.

Tiny-toxic-detector identifica comentarios tóxicos de manera efectiva mientras usa mínimos recursos.

Explorando la relación entre transformadores y splines en IA.

Explorando el auge de las herramientas de IA y su impacto en la tecnología.

Este artículo habla sobre la conexión entre RvNNs y Transformers a través de CRvNN y NDR.

TBConvL-Net mejora la precisión y eficiencia en la segmentación de imágenes médicas.

Descubre cómo el nuevo marco SwinNPE mejora la compresión de imágenes sin perder calidad.

Este estudio examina cómo los modelos de IA aprenden de los datos del modelo Ising.

Método innovador crea modelos humanos 3D a partir de imágenes únicas para diversas aplicaciones.

Un nuevo método mejora la comprensión del lenguaje en modelos Transformer utilizando geometrías no lineales.

Un estudio sobre cómo Mamba se desempeña frente a Transformers en tareas de imagen-texto.

Un nuevo marco mejora la precisión de las imágenes por ultrasonido durante el monitoreo del trabajo de parto.

Un nuevo modelo mejora la evaluación de imágenes sin referencias originales.

Una mirada a cómo el aprendizaje de operadores está moldeando el modelado matemático moderno.

ENACT mejora la eficiencia del modelo transformer en la detección de objetos sin perder precisión.

Explorando el impacto de la recurrencia en la efectividad de los Transformers en tareas de lenguaje.

La investigación revela los vínculos cruciales entre la salud humana y el microbioma.

La investigación muestra que el sesgo de recencia mejora las predicciones del tiempo de lectura en modelos de lenguaje.

Este documento examina el uso de modelos transformadores en el ajedrez y sus ventajas.

Un estudio sobre la capacidad de los operadores neuronales para mejorar la resolución de los datos meteorológicos.

Un nuevo enfoque mejora la velocidad y eficiencia del entrenamiento de redes neuronales usando nowcasting.

Un nuevo método mejora la precisión en las predicciones de series temporales en diferentes campos.

Este artículo presenta un nuevo modelo que combina la generación de texto y de imágenes en un solo sistema.

Nuevos modelos de transformadores mejoran la evaluación en tareas de visión por computadora.

Un nuevo método transforma nubes de puntos para mejorar la eficiencia de datos.

xDiT transforma la velocidad de generar visuales de alta calidad con colaboración inteligente.

RWKV combina las fortalezas de los Transformers y las RNNs para un procesamiento de IA eficiente.

Una mirada a cómo las máquinas aprenden a predecir las acciones humanas.

Este documento presenta un nuevo enfoque para crear datos sintéticos para análisis y modelado.

Los investigadores prueban si los modelos de transformadores pueden predecir las percepciones humanas de los olores.

Harmformer mejora el reconocimiento de imágenes manejando bien las rotaciones y traducciones.

Explorando cómo aprenden los transformadores y los desafíos que enfrentan contra ataques.

Nuevos enfoques mejoran las habilidades de los robots móviles usando menos herramientas.

BreakGPT pronostica subidas de precios en criptomonedas usando técnicas de modelado avanzadas.

Bio-xLSTM usa modelos avanzados para analizar secuencias biológicas complejas y mejorar la ciencia.

Un nuevo método mejora la completación de formas 3D usando modelos de transformadores.

Un modelo que combina varios tipos de datos para hacer mejores pronósticos del mercado de valores.

Un nuevo modelo mejora la segmentación de vasos sanguíneos en imágenes del ojo.

Los chips AIMC muestran potencial para defender la IA de ataques astutos.