Informática - Computación y lenguaje

Examinando las dificultades para simplificar textos y que sean más fáciles de leer.

Una revisión sistemática de las prácticas y hallazgos de la investigación sobre sexismo y misoginia en línea.

Un conjunto de datos para clasificar tareas de programación según su complejidad para una mejor asignación de recursos.

Usando IA para mejorar el seguimiento del conocimiento y personalizar las experiencias de aprendizaje.

Presentamos MemSim, una herramienta para evaluar la efectividad de la memoria en asistentes de modelos de lenguaje.

Un estudio sobre cómo mejorar los modelos de PLN para textos médicos en el sistema de salud danés.

Los métodos innovadores buscan hacer que los modelos de lenguaje grandes sean más eficientes y fáciles de usar.

Nuevo método de entrenamiento mejora la seguridad y el rendimiento de LLM.

Explorando mejoras en la calidad de la traducción a través de métodos y métricas basadas en preferencias.

Este estudio mejora el análisis de sentimientos a través de métodos de cero disparos en varios idiomas.

Un método para construir grafos de conocimiento que ayuden a tomar mejores decisiones en tecnología.

TROPE mejora las descripciones de imágenes al centrarse en las partes de los objetos para más detalle.

Este estudio examina cómo se comportan los modelos de lenguaje en escenarios de toma de decisiones financieras.

Los robots pueden ayudar a identificar y manejar peligros en casa.

Este estudio explora cómo los LLMs ayudan a los desarrolladores a entender los algoritmos cuánticos de manera efectiva.

AutoGLM simplifica las interacciones con la tecnología, mejorando las tareas diarias de manera eficiente.

La IA está transformando la salud al mejorar la atención al paciente y reducir la carga de trabajo.

Un nuevo sistema detecta discriminación regional en los comentarios en línea de Vietnam.

Este artículo habla sobre cómo mejorar los modelos de lenguaje de IA para resolver problemas de matemáticas con precisión.

Nuevos métodos mejoran la categorización de documentos y la extracción de respuestas para los investigadores.

LinChain ofrece una forma nueva de ajustar modelos de lenguaje grandes de manera eficiente.

Un conjunto de datos tiene como objetivo mantener las reuniones en camino y productivas.

Este artículo habla sobre los beneficios de usar PT-PEFT para modelos de aprendizaje automático inteligentes.

Un nuevo enfoque para predecir indicadores socioeconómicos usando datos de LBSN.

Examinando el impacto de los LLMs en las prácticas de investigación y preocupaciones éticas.

DemoCraft mejora la generación de código a partir del lenguaje natural utilizando selección inteligente de ejemplos.

Este artículo habla sobre cómo los modelos mejoran su razonamiento a través del autoentrenamiento y aprendiendo de los errores.

VeriDistill usa aprendizaje automático para mejorar la eficiencia y precisión en el diseño de circuitos.

Explorando cómo LastBERT ayuda a entender la severidad del TDAH a través de textos en redes sociales.

Explorando cómo los modelos más pequeños tienen problemas con las imprecisiones de los modelos más grandes.

Un nuevo método mejora los resúmenes de contenido centrados en preguntas específicas usando Learning-to-Rank.

RAG 2.0 mejora la precisión en modelos de lenguaje médico para una mejor atención al paciente.

LLM-Ref ayuda a los investigadores a crear trabajos más claros y bien estructurados sin esfuerzo.

Una mirada a los ataques de inferencia de membresía y su relevancia en la privacidad de datos.

La Aumentación de Esquema mejora el Seguimiento del Estado del Diálogo en asistentes virtuales para ofrecer mejores experiencias a los usuarios.

Presentamos un método para predecir mejor eventos climáticos severos usando datos diversos.

Un nuevo marco mejora la expresión emocional en los sistemas TTS.

Investigando las conexiones entre modelos de lenguaje y respuestas del cerebro durante la escucha de historias.

Una herramienta diseñada para mejorar las habilidades de resolución de problemas de los modelos de lenguaje de manera eficiente.

Este estudio analiza la efectividad de la auto-consistencia en el procesamiento de textos largos con LLMs.