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Este artículo examina cómo razonan los Transformers y el papel de los scratchpads.

Un nuevo modelo combina ConvNets y Transformers para mejorar la clasificación de imágenes.

FragLlama adapta modelos de lenguaje para el diseño molecular innovador y el descubrimiento de medicamentos.

MambaVision combina Mamba y Transformers para mejorar el reconocimiento de imágenes.

DeepGate3 mejora la comprensión del diseño de circuitos y la escalabilidad con una arquitectura de modelo innovadora.

Un desglose de cómo los transformadores abordan el problema 2-SAT en IA.

Un nuevo modelo mejora la adivinanza de contraseñas y la evaluación de su fuerza.

Nuevas técnicas mejoran la comunicación bajo el agua usando reconocimiento de gestos.

Los avances en deep learning mejoran la precisión del diagnóstico de enfermedades de la piel.

Un nuevo método musical mejora la expresión emocional a través de una consideración clave.

Investigación sobre cómo se representan los detalles lingüísticos en los embeddings de oraciones generados por transformadores.

Un nuevo modelo mejora la clasificación del tráfico IoT incluso con datos limitados.

MorpMamba mejora la eficiencia y precisión de la imagenología hiperespectral a través de la integración de modelos innovadores.

SegStitch mejora la precisión y la eficiencia en la segmentación de imágenes médicas.

Mamba ofrece una nueva arquitectura para manejar datos complejos de manera eficiente en IA.

DeMansia ofrece una solución eficiente para la clasificación de imágenes en aprendizaje profundo.

Aprende métodos para optimizar modelos de lenguaje grandes y mejorar su rendimiento y eficiencia.

Una mirada al papel de los transformadores en el procesamiento del lenguaje.

Explorando el papel de los Transformers y LLMs en mejorar la seguridad de la red.

Este estudio investiga cómo los transformadores aprenden a través de la atención multi-cabeza en tareas de regresión.

Este estudio explora cómo la IA puede imitar la visualización humana de banderas en movimiento.

Examinando por qué los Transformers tienen problemas con tareas aritméticas y posibles soluciones.

Este artículo examina los avances en el seguimiento ocular usando EEG y técnicas de aprendizaje profundo.

Nuevo modelo mejora el manejo y la calidad de los datos de imagen hiperespectral.

MAT-SED usa un nuevo modelo Transformer para detectar eventos sonoros de manera efectiva.

Un estudio sobre el uso de modelos de lenguaje para traducir categorías de Wikipedia del inglés al vietnamita.

Un nuevo modelo mejora la predicción de enlaces en grafos de conocimiento usando descripciones textuales.

Examinando cómo los transformers aprenden del contexto sin necesitar reentrenamiento.

Combinar modelos mejora las predicciones y la comprensión de la incertidumbre en astronomía.

FourierKAN ofrece una nueva forma de mejorar la precisión y eficiencia en la clasificación de textos.

Un nuevo método simplifica el reconocimiento de acciones en videos usando modelos de imagen existentes.

Investigar la interacción de los transformadores con datos de Markov revela información sobre la eficiencia del modelo.

Este estudio compara los Transformers de primera generación con los LLMs para análisis de sentimiento.

Usando Transformadores para mejorar los Modelos de Espacio de Estados y así tener mejor eficiencia en NLP.

Este método mejora la precisión de la pose 3D a partir de imágenes 2D usando una red transformer.

Examinando la relación entre los Transformers y el modelo teórico de Inducción de Solomonoff.

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Un modelo basado en IA mejora la detección de fallos y el diagnóstico de motores diésel.

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Un enfoque de aprendizaje automático simplifica la predicción de la estructura molecular a partir de datos de NMR.