Informática - Computación y lenguaje

Este estudio aborda los desafíos en modelos de lenguaje de audio para lenguas de pocos recursos.

Examinando cómo los modelos de lenguaje aprenden conocimientos fácticos y sus limitaciones.

El método GroupDebate reduce costos mientras mejora la precisión en las discusiones entre agentes.

Este estudio mejora los sistemas de reconocimiento de emociones para idiomas menos comunes usando datos de alto recurso.

Este documento evalúa qué tan bien los modelos de lenguaje explican conceptos científicos.

La agrupación de tokens mejora el almacenamiento de datos mientras mantiene la precisión en la recuperación.

Un modelo mejora las tareas de habla en entornos multilingües, abordando los desafíos del cambio de código.

Un nuevo enfoque mejora el aprendizaje de los robots al combinar instrucciones en lenguaje rico con datos.

Un estudio sobre el rendimiento de LLM usando ajuste de instrucciones y aprendizaje en contexto.

Un nuevo modelo mejora la eficiencia en la recolección de datos lingüísticos durante el trabajo de campo.

Este estudio examina cómo los modelos de lenguaje crean títulos efectivos para trabajos de investigación a partir de resúmenes.

Este estudio examina la efectividad de los Autoencoders Sparse en entender las características de los modelos de 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.