Informática - Aprendizaje automático

Nuevas funciones de pérdida mejoran cómo los modelos de lenguaje manejan datos numéricos.

Un nuevo método mejora la eficiencia del modelo de lenguaje sin perder rendimiento.

Un método para que los agentes mejoren sus estimaciones a través del trabajo en equipo y la retroalimentación.

La investigación ilumina cómo ajustar los hiperparámetros para mejorar el rendimiento del modelo.

Descubre cómo FedGPL ayuda a las organizaciones a colaborar mientras protegen su privacidad de datos.

Explora métodos de aprendizaje local que están transformando el entrenamiento de redes neuronales.

Los investigadores están reconstruyendo imágenes y texto a partir de señales cerebrales de maneras intrigantes.

Un nuevo método reduce las necesidades de datos en el aprendizaje por refuerzo, mejorando la estabilidad del entrenamiento.

Este documento presenta un nuevo enfoque para crear datos sintéticos para análisis y modelado.

Investigadores desarrollan un marco para analizar y predecir sistemas complejos.

Aprende métodos efectivos para encontrar las mejores recompensas en los juegos de carnaval.

Un nuevo método acelera la resolución de ecuaciones complejas para aplicaciones del mundo real.

Un nuevo modelo facilita el análisis de datos de colisiones de partículas, mejorando la comprensión de la física.

Aprende cómo los robots pueden estimar mejor la confianza en la colaboración humana.

QuWeiT transforma la eficiencia de la IA al reducir el consumo de energía sin sacrificar el rendimiento.

Presentando un método confiable para evaluar el rendimiento de algoritmos RL a través de una función de brecha.

R2N ofrece un método flexible para abordar problemas de optimización complejos de manera eficiente.

Una mirada a cómo las máquinas aprenden a reconocer objetos sin etiquetas.

Una mirada a cómo nuestros cerebros manejan la memoria a corto plazo con redes neuronales.

Un nuevo método mejora la comunicación y el control en sistemas complejos a través del aprendizaje adaptativo.

Aprende cómo los MLLMs mejoran nuestra capacidad para entender imágenes de satélite.

SEE-DPO mejora la generación de imágenes alineando modelos con las preferencias humanas.

La investigación revela los riesgos de ataques de inferencia de propiedades en GNNs y la necesidad de privacidad de datos.

Nuevos métodos mejoran la optimización distribuida mientras mantienen la privacidad de los datos de los agentes.

Encontrar un punto en común para la toma de decisiones de IA entre los diversos valores humanos.

Descubre cómo la dopamina artificial imita el aprendizaje del cerebro para mejorar la IA.

Descubre nuevos métodos para mejorar las predicciones de vehículos de vuelo a alta velocidad.

Descubre cómo QCov prueba la fiabilidad de las Redes Neuronales Cuánticas en tareas complejas.

Nuevo método mejora la fiabilidad de las predicciones para grupos diversos en situaciones de alto riesgo.

Los investigadores mejoran el entrenamiento de modelos de proteínas usando datos diversos y métodos eficientes.

El aprendizaje automático mejora el análisis bioquímico de los peces con espectroscopia Raman.

Un estudio analiza el rendimiento de los LLMs con contexto largo en tareas de recuperación.

Este documento examina métodos para comparar modelos generativos a través de representaciones basadas en embeddings.

Descubre cómo AI Metropolis acelera y mejora las interacciones de los agentes en simulaciones.

Este estudio investiga cómo el aprendizaje contrastivo mejora la agrupación de datos a través de GMMs.

Un nuevo método mejora la eficiencia de la IA sin perder rendimiento.

Una mirada más cercana a LASER, un nuevo método de atención para mejorar el aprendizaje automático.

Este estudio analiza métodos basados en datos para predecir la producción de arroz en Perú.

Un nuevo método para identificar puertas traseras tipo troyano en redes neuronales.

Explora cómo los modelos generativos condicionales crean datos personalizados para diferentes aplicaciones.