Informática - Aprendizaje automático

Examina varios ataques de jailbreak en modelos de lenguaje y sus defensas.

Nuevas técnicas mejoran la velocidad de entrenamiento para modelos de recomendación de aprendizaje profundo.

El marco T-Hop aprovecha la información de rutas para hacer mejores predicciones en el descubrimiento de medicamentos.

Examinando el papel de las técnicas de dropout en la mejora de la equidad en las DNNs.

Un nuevo enfoque mejora la precisión de las evaluaciones de modelos de lenguaje.

Nuevo enfoque mejora la eficiencia de la completación del gráfico de conocimiento en medio de desafíos de datos.

Este artículo explora la sobreparametrización y su impacto en la eficiencia del entrenamiento de modelos.

Un nuevo enfoque para mejorar la ruta del tráfico y reducir la congestión en áreas urbanas.

Este estudio evalúa técnicas de análisis de supervivencia utilizando conjuntos de datos simples con datos faltantes.

Helios ofrece un sistema de reconocimiento de gestos de bajo consumo para gafas inteligentes.

Este documento explora maneras de evaluar mejor la calibración del modelo y la precisión predictiva.

Explorando amenazas a los sistemas de DRL en la gestión energética ciberfísica.

Un nuevo enfoque mejora el Aprendizaje Federado al generar datos sintéticos y proteger la privacidad.

Descubre cómo los subespacios aleatorios mejoran la generalización de modelos en el aprendizaje automático.

Este estudio examina cómo la disposición de la red afecta el aprendizaje federado descentralizado en medio de amenazas bicefálicas.

Un nuevo estándar evalúa modelos de IA en problemas matemáticos complejos.

Un nuevo método mejora la eficiencia en el procesamiento de imágenes y videos.

Un nuevo método mejora la precisión de los modelos de IA en el diagnóstico médico.

Un nuevo marco busca mejorar la precisión en las evaluaciones de seguridad del sistema eléctrico.

Explorando fKANs y su impacto en el rendimiento del aprendizaje automático.

Este estudio examina la inferencia variacional utilizando mezclas gaussianas de varianza fija.

pFedDIL mejora el aprendizaje automático al retener conocimiento mientras se adapta a nuevas tareas.

Este artículo explora cómo predecir comportamientos dinámicos usando aprendizaje automático y aprendizaje profundo.

Un nuevo método mejora la eficiencia y el rendimiento de LoRA en el entrenamiento de modelos grandes.

Explorando nuevos métodos para mejorar las pruebas de videojuegos a través de la automatización y la IA.

Mejorando la confianza y el cumplimiento en modelos de lenguaje mediante una atribución de fuentes precisa.

Un nuevo algoritmo mejora la toma de decisiones en entornos multiagente con visibilidad limitada.

Este estudio analiza modelos de aprendizaje automático para mejorar las estrategias de trading de Bitcoin.

Un nuevo modelo mejora la comunicación para personas con discapacidades usando reconocimiento de voz y código Morse.

SAC-BBF combina SAC y Rainbow para mejorar el aprendizaje en espacios de acción discretos.

Ideas para optimizar procesos de negocio usando IA y ML.

CGRclust ofrece un método innovador para clasificar secuencias de ADN sin etiquetas previas.

Analizando métodos de identificación de cantantes en medio de crecientes preocupaciones sobre el clonaje de voces.

Volume-MCTS mejora la toma de decisiones en robótica a través de mejores estrategias de exploración.

Este documento presenta una técnica para abordar los retrasos de comunicación en redes neuronales.

Aprende cómo los vendedores pueden ponerle precio a sus datos para diferentes compradores.

Analizando cómo el orden de los datos afecta la memoria en modelos de lenguaje recurrentes.

Este artículo explora los desafíos de lograr equidad en el aprendizaje automático entre diferentes grupos demográficos.

Presentando un modelo que combina transformaciones basadas en árboles para generar resultados efectivos.

Presentando nuevos solucionadores para un transporte óptimo eficiente en el aprendizaje automático.