Informática - Computación y lenguaje

LibMoE simplifica el uso de Mixture of Experts en la investigación de IA.

Un método para ayudar a los modelos de lenguaje a enfrentar preguntas difíciles de manera eficiente.

Apoyando la traducción para idiomas de bajos recursos en India.

Los investigadores usan modelos de lenguaje para ayudar en el análisis de sentimientos en texto mezclado de idiomas.

Un nuevo marco mejora cómo los modelos de lenguaje recuperan información.

TaxaBind combina varios tipos de datos para ayudar en la clasificación de especies y los esfuerzos de conservación.

Las herramientas de IA como NYCUKA buscan mejorar el apoyo a la salud mental de los estudiantes de manera efectiva.

GDTB mejora nuestra comprensión de cómo se relacionan las oraciones en el discurso en inglés.

DARD mejora los sistemas de diálogo usando agentes especializados para manejar mejor las tareas.

Entrenando modelos para decidir cuándo usar herramientas para resolver problemas científicos de manera más efectiva.

Una nueva métrica busca evaluar mejor las traducciones automáticas alineándose con las preferencias humanas.

Un nuevo enfoque ayuda a los modelos de lenguaje a entender mejor las elecciones humanas.

Un nuevo enfoque para mejorar la efectividad del aprendizaje multimodal.

Descubre cómo funcionan los sistemas de recomendación y su impacto en nuestras decisiones.

Una mirada a la importancia de los sistemas automáticos de verificación de hechos.

Las computadoras pueden mejorar cómo calificamos exámenes de completar espacios en blanco usando Procesamiento de Lenguaje Natural.

Los investigadores desarrollan un modelo para detectar mejor el sarcasmo en el texto.

Descubre las últimas mejoras en la tecnología de procesamiento del lenguaje árabe y su impacto.

Un nuevo método mejora los modelos de lenguaje para idiomas con pocos recursos.

Un método para estimar la fiabilidad de las respuestas de los modelos de lenguaje grande.

RAGViz muestra cómo la IA genera respuestas, haciendo que su funcionamiento sea más transparente.

Un nuevo marco permite que los agentes de IA creen acciones dinámicamente para resolver problemas mejor.

Aprende cómo el entrenamiento selectivo puede mejorar la eficiencia y adaptabilidad del aprendizaje de robots.

Descubre cómo las barreras de seguridad protegen a los modelos inteligentes de mensajes dañinos.

Los modelos de 1 bit muestran un gran potencial en la eficiencia y rendimiento del aprendizaje automático.

Explorando qué tan bien entiende la IA la comunicación humana.

Explorando los errores raros que cometen los modelos de lenguaje grandes.

Un nuevo método para probar modelos de lenguaje usando texto aleatorio.

Un nuevo enfoque usa IA para apoyar idiomas en peligro como el Erzya y el Skolt Sami.

Un nuevo kit de herramientas de código abierto simplifica el procesamiento de texto en árabe con características avanzadas.

La investigación muestra nuevos métodos para alinear mejor los LLMs con la retroalimentación humana.

Un nuevo método ayuda a los modelos de lenguaje a aprender a través de retroalimentación guiada.

Nuevos métodos mejoran la predicción de eventos en grafos de conocimiento temporales.

RWKV combina las fortalezas de los Transformers y las RNNs para un procesamiento de IA eficiente.

Descubre cómo la búsqueda personalizada está cambiando la forma en que encontramos información en línea.

La investigación muestra formas de mejorar la conciencia del contexto en los modelos de lenguaje para mejores respuestas.

Un nuevo método busca reducir el sesgo en las predicciones de los modelos de lenguaje.

Presentamos un nuevo modelo y benchmark para evaluar tareas de audio múltiple.

Una mirada a cómo las explicaciones contrafactuales mejoran los clasificadores de texto de IA.

Una mirada al manejo de activación para mejorar el manejo de memoria de la IA.