Informática - Aprendizaje automático

Este artículo explora los desafíos y oportunidades de los modelos de lenguaje en la ciencia de materiales.

Un estudio sobre cómo combinar actualizaciones para modelos de lenguaje de manera efectiva.

Un enfoque nuevo mejora la detección de clips de audio reales y falsos mezclados.

Nuevos métodos mejoran la precisión en la predicción de interacciones entre anticuerpos y antígenos.

Un sistema genera caminos de movimiento humano sintético para mejorar las medidas de seguridad mientras protege la privacidad.

Un nuevo modelo mejora la generación de datos tabulares sintéticos para varias aplicaciones.

Este artículo habla de un nuevo modelo que combina el procesamiento visual y del lenguaje.

Investigadores crean señales ERG sintéticas para mejorar el diagnóstico del trastorno del espectro autista.

Este estudio se centra en eliminar troyanos dañinos en modelos de lenguaje grande usando técnicas de filtrado.

Examinando las vulnerabilidades de los modelos ligeros frente a ataques adversariales.

GROD mejora la forma en que los transformadores manejan datos fuera de distribución para hacer mejores predicciones.

Un enfoque nuevo mejora la generación de candidatos a fármacos y su efectividad en la investigación farmacéutica.

Aprende cómo los MMDPs mejoran la toma de decisiones en entornos inciertos.

Presentando un enfoque de memoria híbrida para mejorar el rendimiento de la IA.

Nuevos métodos mejoran el aprendizaje continuo y la adaptabilidad de grandes modelos preentrenados.

Nuevas ideas sobre clasificadores robustos mejoran su capacidad para resistir ataques.

Mamba promete mucho contra transformers en tareas de habla, especialmente con entradas largas.

Este estudio adapta técnicas de optimización para un mejor rendimiento en el espacio de Wasserstein.

Un nuevo método mejora la identificación de especies de plantas a partir de imágenes.

Un enfoque claro para entender los efectos de acciones secuenciales en diferentes áreas.

Este artículo investiga cómo las redes neuronales procesan datos a través de sus representaciones.

Combinar la alcanzabilidad de Hamilton-Jacobi con el aprendizaje por refuerzo mejora la seguridad en los sistemas de control.

SuperFlow mejora los modelos de percepción 3D usando datos de LiDAR y cámara para la conducción autónoma.

Entendiendo cómo el contexto influye en la toma de decisiones a través de bandits de continuidad contextual.

Este proyecto tiene como objetivo clasificar especies de serpientes usando técnicas de análisis de imágenes.

Un nuevo método mejora la navegación de los robots y la evitación de obstáculos.

Un nuevo enfoque mejora el tiempo y la eficiencia del entrenamiento de CNN.

Las puertas traseras en los modelos de ML representan amenazas serias para las finanzas y la salud.

Diffuse-TreeVAE combina agrupamiento y modelado generativo para crear imágenes de alta calidad.

Un nuevo enfoque para la optimización permite un mejor análisis de diferentes tamaños de paso.

Presentando el Estimador de Agrupamiento de Panel para mejorar el análisis del efecto del tratamiento.

Presentando MaxCut-Bench para una evaluación consistente de algoritmos en retos de optimización.

TrCAM-V ofrece una nueva forma de localizar objetos en videos usando información mínima.

Este estudio utiliza imágenes de satélite para medir la pobreza infantil a través de modelos avanzados.

Un método para mejorar el despliegue de aprendizaje profundo en dispositivos con recursos limitados.

Presentando matrices Group-and-Shuffle para un ajuste fino eficiente de modelos neuronales.

Un nuevo enfoque para analizar la dinámica de fluidos utilizando datos de MRI.

Los modelos de difusión ofrecen nuevas formas de generar datos de hielo marino de manera eficiente.

Un nuevo método mejora la clasificación a pesar de etiquetas ruidosas y conjuntos de datos desbalanceados.

El benchmark TAPVid-3D mejora el seguimiento de puntos 3D para aplicaciones de robótica y video.