Informática - Aprendizaje automático

Un nuevo método mejora la comparación de modelos climáticos con observaciones del mundo real.

Examinando cómo los modelos de lenguaje pueden comprimir eficientemente varios tipos de datos.

Explorando el impacto y los desafíos de Gemini en el campo médico.

Los condensados de exciton-polaritones pueden dar lugar a nuevas tecnologías totalmente ópticas y dispositivos eficientes.

hFedF mejora el rendimiento del aprendizaje federado al abordar los desafíos de la generalización de dominios.

Nuevo enfoque combina de manera efectiva la eliminación de ruidos y la segmentación para mejorar el análisis de imágenes.

Las puertas traseras arquitectónicas representan serios riesgos de seguridad en las redes neuronales, a menudo permaneciendo sin ser detectadas.

Este trabajo mejora la segmentación de imágenes de fondo de retina a través de métodos de reducción de ruido.

Un nuevo enfoque para las negociaciones en la nube mejora la asignación de recursos y reduce costos.

Este estudio compara estrategias de evolución y aprendizaje profundo por refuerzo en varias tareas.

Un nuevo enfoque para el reconocimiento de voz mejora la interacción del usuario con instrucciones flexibles.

Un método para realizar pruebas bayesianas mientras se protege la privacidad individual.

Una mirada a cómo los MLLMs manejan pequeños detalles en las imágenes.

Un enfoque novedoso mejora la precisión en la estimación de los efectos del tratamiento continuo en varios campos.

Explorando los desafíos y soluciones del hacking de recompensas en el entrenamiento de modelos de IA.

Este estudio explora la mejora de la precisión de los gráficos de llamadas usando métodos de machine learning.

Un estudio destaca métodos clave para detectar anomalías de manera efectiva en diferentes sectores.

Sigue estos pasos para una presentación exitosa del trabajo.

Un método nuevo para evaluar cómo los modelos responden a preguntas relacionadas con imágenes.

Aprende cómo IPRO equilibra eficientemente múltiples objetivos en la toma de decisiones.

NLRL combina el aprendizaje por refuerzo con el lenguaje natural para mejorar la toma de decisiones.

Los robots pueden aprender habilidades de manipulación a través de métodos de aprendizaje basados en video.

Este documento presenta un marco para validar métodos de aprendizaje profundo en el análisis de imágenes médicas.

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.