Informática - Aprendizaje automático

Este artículo discute un nuevo método para calibrar modelos basados en agentes utilizando bosques aleatorios.

La investigación está evolucionando en el transporte óptimo, centrándose en el movimiento eficiente de masas y nuevos algoritmos.

Nuevas técnicas en muestreo mejoran la eficiencia en el análisis estadístico.

Este artículo habla sobre métodos para mejorar cómo los robots identifican los usos de los objetos.

Explorando el cambio de productos punto a similitudes aprendidas para una mejor recuperación.

Explorando cómo los datos ruidosos afectan el rendimiento del modelo en datos no vistos.

Nuevo marco mejora la categorización de nodos en gráficos con atributos de texto y datos limitados.

Un estudio revela cómo pasos extra de pensamiento mejoran el rendimiento de las RNN en Sokoban.

Este método mejora la privacidad mientras se mejora la precisión del modelo en IA.

Nuevas estrategias buscan mejorar los conjuntos de datos sintéticos para una mejor transcripción de drums.

Un nuevo marco mejora la selección de sensores mientras equilibra el rendimiento y los costos.

vTensor optimiza la memoria para tareas de computación de alto rendimiento.

Una mirada a cómo los gráficos dinámicos moldean nuestras interacciones y conocimientos.

Examinando las diferencias de rendimiento en aprendizaje automático para imágenes de retina y detección de hipertensión.

Este método mejora la creación de prompts para modelos de lenguaje grandes, aumentando el rendimiento general.

Los investigadores exploran el uso del lenguaje natural para una mejor alineación de modelos.

Nuevas técnicas mejoran la comprensión del lenguaje y la velocidad de procesamiento en los modelos.

Un método para reducir el sesgo en los modelos de lenguaje haciéndolos olvidar información dañina.

Métodos para mejorar la precisión de la localización del teléfono a pesar de las diferencias entre dispositivos.

Nuevo método mejora la forma en que los robots adaptan habilidades a diferentes tareas y entornos.

Los científicos usan el aprendizaje automático para mejorar las predicciones en combinaciones de medicamentos contra el cáncer.

Analizando la efectividad de RAG y LLMs de largo contexto en el procesamiento de texto.

AnInfoNCE mejora el aprendizaje contrastivo al abordar los desafíos en la augmentación de datos.

Una nueva herramienta mejora la comparación de modelos para pronósticos de energía precisos.

Esta investigación explora nuevos métodos para equilibrar múltiples objetivos en el aprendizaje por refuerzo.

Un nuevo estándar para probar modelos de lenguaje visual con cambios mínimos en imágenes y subtítulos.

GraphTP mejora el aprendizaje de grafos a través de estrategias de datos mejoradas.

Un nuevo método para evaluar las habilidades de aprendizaje de los modelos de lenguaje de largo contexto a través de Task Haystack.

Una nueva plataforma mejora las pruebas para vehículos autónomos a través de simulaciones de carreras realistas.

Un enfoque novedoso combina el clonaje de comportamiento y el aprendizaje por refuerzo para un ensamblaje preciso de robots.

Una mirada a las fortalezas y debilidades de los KAN y MLP en el aprendizaje automático.

Un nuevo algoritmo mejora las incrustaciones hiperbólicas para una mejor representación de datos jerárquicos.

Un estudio sobre enfoques locales y globales en algoritmos de aprendizaje continuo.

Modelos de deep learning analizan grabaciones de voz para identificar insuficiencia respiratoria y estimar niveles de oxígeno.

Un nuevo método mejora la comprensión de las restricciones de seguridad en robótica.

BONES hace más fácil la estimación del Valor de Shapley para una mejor interpretación de la IA.

BART es una herramienta poderosa para predecir resultados en diversos campos.

Aprende cómo la información de sensibilidad mejora el entrenamiento de redes neuronales en ingeniería.

La tinción de hematoxilina y eosina mejora la evaluación de células inmunitarias en tumores.

KSGAN mejora los modelos generativos con una medida de distancia única para una mejor generación de muestras.