Informática - Aprendizaje automático

Métodos para optimizar el rendimiento en el entrenamiento e inferencia de modelos de lenguaje grandes.

Este artículo presenta un método para modelar la actividad neuronal usando RNNs de bajo rango.

La investigación revela cómo la música influye en la actividad cerebral usando inteligencia de organoides.

Un nuevo método que mejora el rendimiento de los LLM mientras reduce el uso de recursos.

Un nuevo método mejora la alineación de imágenes de la retina para ayudar en el diagnóstico de enfermedades oculares.

Una visión general de los desafíos del aprendizaje por refuerzo relacionados con los errores de recompensa.

Un nuevo enfoque para entender las redes neuronales a través de transformadores semisintéticos.

ChatQA 2 mejora el rendimiento en el procesamiento de textos largos y tareas de recuperación.

JumpReLU SAEs mejoran la representación de datos manteniéndolo simple y claro.

Una nueva teoría revela ideas sobre el aprendizaje continuo y el olvido en la IA.

Los modelos implícitos prometen mejores predicciones en situaciones de datos complejos.

Un nuevo método mejora la claridad en las tareas de reconocimiento de imágenes.

Un conjunto de datos robusto para entrenar sistemas de IA avanzados basados en chat.

FuzzTheREST mejora las pruebas difusas para APIs RESTful, encontrando vulnerabilidades de manera eficiente.

Un nuevo enfoque para el monitoreo de la salud estructural utiliza datos de estructuras similares.

Este estudio examina cómo los patrones de habla pueden ayudar a identificar el Trastorno del Espectro Autista.

El aprendizaje federado mejora el aprendizaje automático mientras asegura la privacidad de los datos en entornos industriales.

Nuevo conjunto de datos ayuda a la IA a mejorar la atención de pacientes en emergencias y la toma de decisiones.

Los científicos usan aprendizaje automático para mejorar el diseño de anticuerpos para tratamientos médicos.

Un marco para incorporar las voces de las minorías en los procesos de anotación.

Un estudio sobre cómo mejorar los métodos de TTA para las variaciones en datos del mundo real.

Un nuevo enfoque combina técnicas de imagen para mejorar la detección del glaucoma.

Explorando cómo las DNNs recuperan funciones en configuraciones sobredimensionadas.

Un nuevo modelo de aprendizaje profundo muestra promesas al predecir los resultados en pacientes con accidente cerebrovascular.

Un nuevo enfoque para los modelos de espacio de estados mejora la eficiencia y el rendimiento en tareas de lenguaje.

La investigación revela vulnerabilidades en los métodos de marcas de agua para textos generados por IA.

Un nuevo enfoque combina varias modalidades de detección para una mejor integración de datos.

Mejorando el aprendizaje por refuerzo con estimaciones de la función de valor para una adaptación más rápida a las tareas.

Aprende cómo la inversión de características y la máxima entropía ayudan a recuperar datos originales.

Una mirada a la Aprendizaje Federado y su papel en la protección de los datos de los usuarios.

Un análisis del rendimiento de DQN, PPO y A2C en BreakOut.

Explorando el papel de los drones en mejorar el aprendizaje automático a través de una mejor comunicación.

Un nuevo método mejora el aprendizaje de nuevas clases mientras conserva el conocimiento viejo.

Presentando NeST para aprender mejor las clases nuevas sin olvidar las viejas.

Un estudio sobre la efectividad de diferentes modelos DLWP en la predicción del clima.

La investigación busca mejorar la fiabilidad de la IA y la eficiencia energética en diversas aplicaciones.

Una mirada al suavizado aleatorio como defensa para modelos de aprendizaje automático.

Modelos más pequeños ajustados a campos específicos, como la medicina, muestran un gran potencial.

Presentamos 360VFI para mejorar la calidad y la experiencia del video en 360 grados.

Examinando el papel de la robustez en la estimación de distribuciones desconocidas a partir de muestras.