Informática - Aprendizaje automático

Examinando el papel de la aleatorización en la creación de sistemas de aprendizaje automático justos.

NCIDiff mejora el descubrimiento de medicamentos al centrarse en las interacciones proteína-ligando.

Un nuevo marco mejora las recomendaciones para usuarios con poco historial.

Explorando el aprendizaje federado y el desaprendizaje para la privacidad del usuario y la integridad del modelo.

Un nuevo enfoque para asegurar la equidad en el diagnóstico cognitivo usando información sensible.

Un método para mejorar el análisis de datos distribuidos y de alta dimensión en varios campos.

Explorando los beneficios de los conjuntos de reglas para la modelación predictiva ética.

Las redes neuronales mejoran la eficiencia y la precisión en las simulaciones de transporte de radiación.

Un estudio explora métodos para adaptar textos de IA para estudiantes de idiomas.

Descubriendo los riesgos que representan los ataques de puerta trasera en sistemas inteligentes.

Explorando estrategias para mejorar las Redes Neuronales Gráficas y enfrentar los retos del oversmoothing.

Esta investigación se centra en mejorar las GNNs usando aprendizaje auto-supervisado y alineación de características.

Un nuevo marco mejora los métodos de poda para modelos de lenguaje grandes sin necesidad de reentrenar.

Un nuevo método mejora la clasificación de imágenes usando descripciones textuales detalladas.

Presentando un método para ajustar LLMs en dispositivos con pocos recursos.

Un método para mejorar la precisión de la ubicación WiFi llenando los datos de señal que faltan.

Un nuevo método mejora la detección de fallos en entornos industriales cambiantes.

FPN-fusion ofrece predicciones eficientes y precisas para datos de series temporales.

Este estudio examina el uso de la IA en el análisis de las respuestas de los estudiantes en la educación de biología.

Un nuevo método combina la explicabilidad con la privacidad en el agrupamiento para obtener mejores ideas de datos.

FreeShap mejora la atribución de instancias para modelos de lenguaje, aumentando la fiabilidad y eficiencia.

Un estudio sobre cómo mejorar los modelos de aprendizaje federado para dispositivos con recursos limitados.

StackSight transforma WebAssembly en código C++ legible usando técnicas de IA.

Este artículo revisa cómo los modelos de lenguaje desempeñan en tareas de razonamiento espacial.

Un método para equilibrar la precisión y el costo en modelos de clasificación de imágenes.

Presentamos SGBD: una técnica para mejorar la eficiencia del muestreo bayesiano.

Nuevos métodos como PromptFix ayudan a proteger los modelos de lenguaje de amenazas ocultas.

Combinando redes neuronales y razonamiento simbólico para capacidades avanzadas de IA.

Este estudio evalúa las habilidades de predicción de los modelos de lenguaje en comparación con los humanos.

Este artículo presenta métodos para optimizar evaluaciones considerando los costos de cambio en la Optimización Bayesiana.

Un nuevo enfoque mejora la alineación de los modelos de lenguaje usando datos limitados anotados por humanos.

Un nuevo método combina estrategias para mejorar la equidad en las predicciones de delitos.

Este artículo aclara los vínculos entre la resistencia efectiva y el transporte óptimo en grafos.

Un nuevo método mejora la representación visual de datos utilizando redes tensoriales.

Combinando el aprendizaje automático y modelos tradicionales para mejorar la precisión de la predicción del clima.

Un nuevo método mejora la alineación y seguridad de los modelos de lenguaje grandes.

Nuevos métodos mejoran la eficiencia del filtrado de Kalman y las estimaciones de incertidumbre en entornos de alta dimensión.

Los investigadores utilizan el aprendizaje auto-supervisado para mejorar la decodificación del habla a partir de la actividad cerebral.

Un nuevo método arroja luz sobre cómo los modelos de lenguaje recuerdan los datos de entrenamiento.

Un nuevo método para crear música que se ajuste de manera efectiva al contenido de video.