Informática - Aprendizaje automático

Enfoques innovadores mejoran las predicciones climáticas usando técnicas de aprendizaje automático.

CEQR-DQN mejora la toma de decisiones al gestionar eficazmente las incertidumbres en la IA.

La Optimización de Preferencias Relativas mejora la alineación de los modelos de lenguaje con las expectativas de los usuarios.

Nuevas estrategias permiten que los ataques de troyanos eviten los métodos de detección de manera efectiva.

HPLC mejora la predicción de enlaces en gráficos a través de la selección de hitos y el clustering.

Un agente de DRL gana la competencia microRTS de IEEE, mostrando el potencial de la IA en los videojuegos.

Un estudio revela cómo la contaminación de datos afecta el rendimiento de los LLM en tareas de traducción SQL.

Un método para retener conocimiento en modelos de IA mientras se adaptan a nuevas tareas.

Un nuevo método mejora la comprensión de máquinas sobre diversos tipos de datos.

Presentando el desvío de mensajes para mejorar la representación de ciclos en gráficos.

Una comparación simple entre LLMs y un juego de dos jugadores revela información sobre su entrenamiento.

Un método para mejorar la generación de código en ciencia de datos usando especificaciones de entrada-salida.

Nuevo método transforma voces usando rasgos faciales para diversas aplicaciones.

Mejorando la identificación de eventos a través del aprendizaje semi-supervisado y la generación de datos sintéticos.

Nuevos métodos mejoran cómo las máquinas aprenden a seguir comandos humanos de manera efectiva.

Explorando ideas clave para mejorar los VLMs y sus aplicaciones.

Intra-Fusion combina neuronas, haciendo que las redes neuronales sean más pequeñas y eficientes.

Combinando estadísticas bayesianas y teoría de decisiones para mejorar la toma de decisiones con datos inciertos.

Un nuevo método mejora los LLMs al integrar conocimiento externo para un mejor rendimiento.

Sourcerer maximiza la incertidumbre en la estimación de distribución de fuentes, mejorando la precisión de la simulación.

Este estudio explora redes neuronales para la estimación de funciones de puntuación en modelos de difusión.

Explora el papel clave de la calibración en mejorar la fiabilidad del modelo.

Un nuevo método mejora la segmentación de los dientes en imágenes dentales 3D.

Un nuevo marco mejora la predicción de interacciones y funciones de proteínas.

Este artículo examina cómo los Transformers resuelven problemas usando inferencia paso a paso y modelos de grafos.

Las redes neuronales de grafos ayudan a predecir el comportamiento de los rodamientos, mejorando la supervisión y el mantenimiento.

Un nuevo método mejora la cooperación en entornos de múltiples agentes para una mejor toma de decisiones.

Un nuevo enfoque para alinear a los agentes con los objetivos y el entorno humano.

Presentando un nuevo modelo para predecir conexiones en varios tipos de grafos.

Un nuevo método mejora el reconocimiento de personas usando datos débilmente etiquetados.

Un nuevo método mejora la seguridad y eficiencia de los modelos de aprendizaje automático.

Nuevas herramientas mejoran la forma en que los sistemas recuperan información de documentos largos.

Aprende cómo los métodos avanzados mejoran la eficiencia en el procesamiento de trabajos en distintas industrias.

Lumos ayuda a los usuarios a reconocer texto de imágenes y responder preguntas en tiempo real.

Explora nuevas técnicas para encontrar soluciones en matemáticas y optimización.

Explorando problemas de equidad en el aprendizaje automático y sistemas federados.

Una mirada a cómo los algoritmos de caminata aleatoria mejoran la privacidad en el aprendizaje descentralizado.

Una nueva herramienta para mejorar la investigación en mecánica de fluidos a través de métodos lagrangianos.

Examinando el impacto de la Post-Selección en la evaluación de modelos en aprendizaje profundo.

La investigación destaca la deriva de personalidad en los chatbots y propone una solución.