Informática - Computación y lenguaje

PODA mejora la capacidad de la IA para entender textos y razonar lógicamente.

Un nuevo marco simplifica el diseño de microestructuras usando comandos en lenguaje natural.

Esta investigación explora la efectividad de los LLM en varios idiomas además del inglés.

Investigaciones muestran que la IA puede predecir las posturas de los usuarios a partir de publicaciones indirectas en redes sociales.

Este artículo examina cómo diferentes capas afectan el rendimiento de los LLM.

Un estudio sobre cómo los agentes de IA siguen las reglas definidas por los usuarios usando el dataset ACS.

CADA-GAN mejora el rendimiento de los sistemas de ASR en diferentes entornos de grabación.

Nuevos métodos mejoran el rendimiento de LLM al comprimir la entrada de tokens.

MQM-APE mejora la calidad de las evaluaciones de traducción automática a través de un análisis de errores avanzado.

Este estudio evalúa qué tan bien los LLMs entienden los tropos narrativos en los resúmenes de películas.

El método FLEX ofrece un nuevo enfoque para evaluar sistemas de texto a SQL de manera precisa.

Nuevas características mejoran la experiencia del usuario en la comprensión de pantallas e interacciones multilingües.

Usando tecnología para recopilar info sobre características de las plantas de manera eficiente desde la web.

EVA combina señales de audio y visuales para mejorar la precisión del reconocimiento de voz.

Un nuevo modelo mejora las incrustaciones de texto a través de estrategias de aprendizaje en contexto.

Un nuevo método busca reducir la fuga semántica en las incrustaciones de oraciones cross-lingüales.

Nuevos modelos buscan combatir el lenguaje dañino en línea a través de técnicas de detección avanzadas.

QualIT mejora el análisis de texto al combinar modelos de lenguaje y técnicas de agrupamiento.

Este estudio investiga el papel de la IA en los consejos para negociar salarios y los posibles sesgos.

Un nuevo marco mejora la calidad del diálogo en chatbots educativos para un aprendizaje efectivo.

Esta investigación examina el rendimiento de los LLM en tareas cognitivas similares al comportamiento de los bebés.

Una nueva herramienta evalúa el rendimiento de los modelos de lenguaje grandes en varios tipos de datos.

Este artículo presenta un nuevo marco para mejorar las técnicas de inferencia en tiempo real para modelos de lenguaje.

Un nuevo método mejora la precisión en la extracción de tripletas de aspecto-sentimiento.

Un nuevo marco mejora la creación de prompts para modelos de lenguaje grandes.

Este estudio evalúa varios modelos para recuperar información clínica de manera efectiva.

Un nuevo método mejora el rendimiento de Flash Attention para máscaras de atención dispersas.

Una nueva métrica que mejora la evaluación de la consistencia factual en resúmenes automáticos.

Evaluando la efectividad de los LLMs para el análisis de amenazas.

Examinando las ventajas de los modelos solo de decodificador para tareas de traducción automática.

Una nueva herramienta de IA ayuda a evaluar el riesgo de COVID-19 a través de las conversaciones con los pacientes.

Este estudio mejora la extracción de información clave usando un nuevo modelo para documentos no estructurados.

Este estudio resalta métodos para mejorar modelos de lenguaje grandes en entornos médicos.

Examinando cómo la IA puede identificar y medir la incertidumbre en las creencias humanas.

Este enfoque simplifica la elección de conjuntos de datos de preentrenamiento efectivos para modelos de lenguaje.

Un nuevo enfoque mejora los resúmenes de sesiones de salud mental a través de un motor de planificación.

Este marco simplifica la comprensión de las políticas de privacidad usando tecnología de IA.

Este estudio analiza cómo la IA puede ayudar a encontrar analogías históricas para eventos actuales.

Esta investigación destaca momentos clave en los diálogos a través de un nuevo conjunto de datos y marco de análisis.

La investigación mejora la generación de datos en el aprendizaje automático usando métodos sintéticos para explicaciones más claras.