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Un nuevo método mejora la eficiencia del Transformer al fusionar tokens de manera inteligente.

Un nuevo modelo mejora los Transformers al combinar información sensorial y relacional.

Zamba es un modelo de lenguaje híbrido que combina arquitecturas de espacio de estados y transformadores.

Un modelo simplificado para una navegación efectiva usando instrucciones en lenguaje natural.

Los modelos de espacio de estados ofrecen un procesamiento eficiente en tareas de lenguaje natural, desafiando a los transformadores tradicionales.

Una mirada al razonamiento formal en transformadores solo de codificador y sus implicaciones.

Ejecución eficiente de modelos de transformadores en una plataforma RISC-V de código abierto.

Esta investigación investiga el papel de las variables latentes en el rendimiento de los Transformers.

Examinando las capacidades de conteo de los modelos de lenguaje, su estructura y procesos de aprendizaje.

Mamba-2 combina SSMs y Transformers para mejorar la eficiencia en tareas de lenguaje.

Un nuevo enfoque para combinar canto y baile a través de técnicas informáticas avanzadas.

Un nuevo método para mejorar los mecanismos de atención en el procesamiento de datos complejos.

Este estudio examina cómo los modelos de lenguaje realizan tareas lingüísticas similares a las de los humanos.

Un nuevo enfoque mejora las SNNs al convertir efectivamente las ANN.

Un enfoque novedoso para integrar transformadores con estructuras de grafo para mejores resultados.

MambaDepth ofrece un enfoque nuevo para estimar la profundidad a partir de imágenes únicas.

Un estudio que revela los factores que influyen en el aprendizaje en contexto en Transformers.

Examinando cómo los modelos de características aleatorias y los Transformers manejan datos no vistos.

Un estudio examina la robustez de los modelos de segmentación contra ataques adversariales en el sector de la salud.

Una mirada más cercana a cómo los Transformers aprenden de ejemplos en diferentes contextos.

UniZero mejora la memoria a largo plazo y las habilidades de toma de decisiones de la IA.

Examinando cómo los modelos de transformadores mejoran con el tamaño y la complejidad.

Un nuevo modelo mejora la inversión y edición de imágenes, mejorando la calidad y la preservación de detalles.

Fed-Grow permite a los usuarios construir modelos más grandes juntos mientras protegen la privacidad.

Un nuevo enfoque mejora la búsqueda de aptámeros mientras reduce la dependencia de datos.

Explorando el papel de los transformers en la predicción de resultados de datos secuenciales.

Este documento presenta un nuevo modelo para la clasificación de imágenes hiperespectrales usando técnicas de CNN y transformadores.

CMTNet mejora la tecnología de imágenes hiperespectrales para identificar mejor los cultivos.

Explorando cómo los Transformers clasifican datos a través de información contextual.

Un nuevo modelo combina Mamba y Transformer para mejorar el procesamiento del lenguaje.

Un nuevo método mejora la reconstrucción de interacciones mano-cara para AR y VR.

Un estudio revela estrategias de incrustación efectivas para una localización de errores más rápida en el software.

Este estudio examina cómo los modelos pueden restaurar huecos en documentos históricos.

Explora cómo los transformers están cambiando las técnicas de inpainting de imágenes en la visión por computadora.

Una visión general de cómo operan los modelos de lenguaje como Transformers y su importancia.

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Te presentamos ADAPT, un sistema que se encarga de los datos faltantes en el monitoreo médico.

Combinando sonido e imágenes para sistemas de reconocimiento más inteligentes.

ARMT mejora la memoria y el procesamiento de secuencias largas en la IA.

Un nuevo método mejora el descubrimiento de partes en imágenes usando transformadores.