Informática - Aprendizaje automático

AnalogCoder hace que el diseño de circuitos analógicos sea más fácil y accesible para todos.

Un nuevo método para combinar datos de entrenamiento mejora el rendimiento del modelo de lenguaje.

Un estudio explora cómo los modelos de aprendizaje automático predicen el riesgo de CLABSI usando datos hospitalarios.

Los investigadores usan Brainscore para evaluar modelos de IA en comparación con la actividad cerebral humana.

Un estudio revela que los modelos de lenguaje utilizan características complejas y multidimensionales para procesar el lenguaje.

Usar sensores avanzados durante el entrenamiento ayuda a los robots a hacer las tareas mejor.

Los robots que combinan ruedas y piernas buscan mejorar la logística urbana y las entregas.

PV-Tuning mejora el ajuste fino y la compresión para modelos de lenguaje grandes.

Una nueva herramienta para medir la separación de clústeres en el análisis de datos.

Descubre cómo las redes tensoriales pueden transformar varias aplicaciones industriales y optimizar procesos.

Examinando la equidad y la ética de cómo los modelos de lenguaje responden a los usuarios.

Un nuevo método para entender preferencias usando comparaciones a nivel de características.

Este artículo revisa el desempeño de los modelos de lenguaje en el análisis de datos de salud pública.

Esta investigación explora el uso de modelos de lenguaje grandes para detectar anomalías en datos de series temporales.

Este estudio explora métodos para mejorar la detección de anomalías en transacciones de compra.

Este artículo habla sobre cómo mejorar las herramientas de autocompletado de código al predecir las necesidades de los desarrolladores para sugerencias.

Este artículo examina cómo los sensores mejoran las decisiones a pesar de que los datos estén incompletos.

AGILE mejora los agentes LLM con memoria, consejos de expertos y herramientas en tiempo real.

Presentamos AnyLoss, transformando métricas en funciones de pérdida para un mejor entrenamiento del modelo.

Una mirada a las relaciones causales y su importancia en varios campos.

Examinando la relación entre la privacidad diferencial local y la equidad en sistemas de ML.

Descubre cómo el aprendizaje automático está avanzando la biología sintética a través de métodos innovadores.

Una mirada a medir y abordar la acumulación de errores en la modelación atmosférica.

Este artículo propone un método para seleccionar juegos y determinar clasificaciones de manera justa.

Un nuevo método mejora la generación de imágenes personalizadas usando modelos de IA ya existentes.

La normalización por lotes federada mejora el entrenamiento de modelos en entornos de aprendizaje distribuido.

Los conjuntos de datos dinámicos mejoran el aprendizaje del modelo y reducen la necesidad de recursos.

I2CL mejora la eficiencia y el rendimiento en tareas de modelos de lenguaje.

PhiNet imita los sistemas de memoria humanos para mejorar el aprendizaje automático.

TimeMixer combina patrones de datos detallados y amplios para una mejor precisión en las predicciones.

ShapeFormer mejora la precisión de clasificación al combinar características específicas de clase y características generales.

Este método combina aprendizaje profundo y matemáticas para mejorar la restauración de imágenes.

Un estudio presenta RepNoise para proteger a los modelos de lenguaje grandes de un ajuste fino dañino.

Un modelo mejora las predicciones de la reflexión de la luz del suelo para ayudar en estudios ambientales.

Nuevos métodos mejoran las predicciones y la estimación de parámetros en simulaciones físicas.

Un nuevo método mejora el rendimiento de la IA al usar de manera efectiva a todos los expertos disponibles.

Un nuevo método combina tecnología para calcular la huella de carbono de manera precisa y con explicaciones que se entienden.

Este artículo presenta un método para identificar relaciones causales en sistemas complejos.

Nuevos métodos mejoran la auditoría de privacidad, centrándose en modelos de estado oculto en el aprendizaje automático.

LoRA-Ensemble combina modelos para mejores predicciones y manejo de la incertidumbre.