Informática - Computación y lenguaje

Este estudio se centra en mejorar la fiabilidad de los sistemas de diálogo al evaluar la confianza en las respuestas.

La automatización de la anotación de texto mejora la precisión y la eficiencia en el aprendizaje automático.

Un nuevo enfoque combina dos modelos de KenLM para mejorar el filtrado de datos.

Una nueva técnica revela debilidades en las medidas de seguridad de IA para modelos de lenguaje.

Transformando texto en movimientos digitales realistas usando modelos innovadores.

Visualiza cómo evolucionan las palabras clave y los temas a lo largo del tiempo con TimeLink.

Este estudio investiga modelos generativos para la creación efectiva de frases clave en artículos científicos.

Una nueva técnica reduce las necesidades de memoria para modelos de lenguaje grandes, manteniendo el rendimiento.

Un nuevo método mejora la eficiencia en el procesamiento de entradas largas para modelos de lenguaje.

Los modelos de lenguaje causal muestran potencial para resolver Sudokus y acertijos de cebra.

Explorando cómo funciona la memoria en los LLMs y su comparación con la memoria humana.

Un marco para mejorar el comportamiento cooperativo usando tecnología avanzada de IA.

ReflectDiffu mejora las interacciones con chatbots al entender mejor las emociones.

La investigación destaca las limitaciones de la memoria de trabajo en los modelos Transformer durante tareas complejas.

Un nuevo método mejora la comunicación del modelo de lenguaje ajustando rasgos de personalidad.

Un estudio evalúa GPT-4 y clinalytix Medical AI para predecir el riesgo de delirium.

Un nuevo método mejora los sistemas de reconocimiento de voz al detectar interrupciones en el habla.

Un nuevo modelo de incrustación de texto muestra promesas en tareas y rendimiento multilingües.

Una mirada a cómo IRL mejora el rendimiento y la diversidad de los modelos de lenguaje.

Los investigadores evalúan el papel de los modelos de lenguaje grandes en la organización del conocimiento.

Mejorando los resúmenes de diálogos al enfocarnos en el contexto y la intención de la conversación.

La Pseudo-Rotación de Householder mejora el rendimiento y la consistencia de las respuestas de los modelos de lenguaje.

Un nuevo estándar busca mejorar la evaluación de incertidumbre en los modelos de lenguaje.

Un nuevo conjunto de datos y modelo mejoran el análisis de textos académicos complejos.

Un nuevo marco mejora la precisión y reduce errores en la generación de texto médico.

SelECT-SQL mejora la precisión al convertir el lenguaje natural en consultas SQL.

SC-Phi2 es un modelo de lenguaje pequeño diseñado para jugar eficientemente en StarCraft II.

Un nuevo enfoque mejora la fiabilidad en el entrenamiento de modelos de lenguaje a través de sistemas de retroalimentación robustos.

Un nuevo método mejora el razonamiento del modelo a través de trazas de programación estructurada.

Un nuevo método usa audio para mejorar la precisión de pronunciación de las máquinas.

Un nuevo sistema combina LLMs y IA simbólica para tener mejor precisión y transparencia.

HEARTS busca mejorar la detección de estereotipos en textos mientras asegura la explicabilidad y la sostenibilidad.

Un nuevo método mejora el flujo de la conversación usando múltiples documentos como fuentes.

Mejorando los modelos de lenguaje para generar mejor dialectos árabes y tener más conciencia cultural.

Explorando el desafío GenSEC para mejorar la precisión de la transcripción de voz.

NVLM mejora la comprensión del lenguaje y las imágenes por parte de la IA para diversas tareas.

Un nuevo método mejora la selección de datos para entrenar modelos de lenguaje.

Investigando cómo los agentes de IA reproducen resultados científicos a través de un nuevo estándar.

THaMES ofrece un marco para reducir las alucinaciones en modelos de lenguaje.

Esencial detectar contenido de audio engañoso creado por tecnología.