Informática - Aprendizaje automático

Un nuevo marco mejora las predicciones de propiedades moleculares con datos limitados.

Un nuevo método mejora la calidad de las soluciones en desafíos de imagen médica.

LinkLogic proporciona claridad y confiabilidad para la predicción de enlaces en grafos de conocimiento.

Nuevo modelo mejora el flujo de información a larga distancia en datos de gráficos.

Proponemos un método para crear triggers de backdoor invisibles en modelos de difusión.

Entender cómo toma decisiones la IA es clave para confiar en ella y usarla éticamente.

Dos técnicas innovadoras mejoran los ataques adversariales en modelos de datos tabulares.

Diff-Tuning mejora los modelos de difusión para generar imágenes y adaptarse mejor.

PyJuice mejora la velocidad y la eficiencia de memoria de los circuitos probabilísticos para el aprendizaje automático.

Presentamos STARS, un método para mejorar el aprendizaje multitarea en robots.

Un nuevo modelo mejora la toma de decisiones en escenarios complejos con elecciones interdependientes.

Los contrafactuales revelan información pero plantean riesgos de privacidad en el aprendizaje automático.

UniCompress mejora el almacenamiento y la transmisión de imágenes médicas con técnicas avanzadas de IA.

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

Un nuevo método mejora la eficiencia de producción de películas delgadas en electrónica y óptica.

Nuevo método mejora la toma de decisiones en agentes a través del aprendizaje de comportamientos diversos.

Combinar modelos de lenguaje visual con aprendizaje por refuerzo mejora la eficiencia en la realización de tareas.

Presentamos un nuevo enfoque para muestreo eficiente de distribuciones complejas.

Genie 2 mejora el diseño de proteínas con IA, permitiendo estructuras y funciones complejas.

Examinando los riesgos y el mal uso de los grandes modelos de lenguaje en el cibercrimen.

Un nuevo método mejora el rendimiento de MCTS en entornos de toma de decisiones complejas.

MedFuzz evalúa las respuestas de los LLMs a preguntas médicas difíciles.

Examinando el papel del aprendizaje profundo en la mejora de modelos causales.

Presentamos SwiLoRA, un método que optimiza el entrenamiento de grandes modelos de lenguaje con menos recursos.

Un nuevo modelo aprende a valorar los datos de manera efectiva y explica sus decisiones.

Un nuevo método mejora la adaptación del modelo durante las pruebas con filtrado de pseudoetiquetas dinámico.

Nuevos métodos y puntos de referencia buscan simplificar la formalización de las matemáticas a través de Lean 4.

Un nuevo marco para mejorar la toma de decisiones en situaciones dinámicas.

Un enfoque novedoso combina modelado físico con aprendizaje automático para la generación de datos de carga neta.

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

Explorando cómo los GMFGs modelan interacciones diversas entre agentes en sistemas complejos.

Nuevos métodos mejoran las predicciones de los modelos de lenguaje bajo diferentes condiciones de entrada.

ECHO mejora la clasificación del tráfico de red a través de técnicas de aprendizaje automático.

DEFT mejora los modelos de difusión para un muestreo condicional efectivo con recursos mínimos.

Este artículo examina cómo la IA puede afectar a los grupos marginados y formas de mejorar los resultados.

Este artículo habla sobre la privacidad y el sesgo en los algoritmos predictivos para datos sensibles.

Un nuevo método mejora los modelos de aprendizaje profundo eficientes a través de la ortogonalidad exacta.

Un análisis de los requisitos de hardware para ejecutar de manera eficiente grandes modelos de lenguaje.

Un nuevo método de decaimiento de peso mejora la esparsificación en redes neuronales.

Un marco para mejorar las redes neuronales integrando el conocimiento humano en los algoritmos de aprendizaje.