Explora los desafíos de supervisar modelos de IA avanzados con contrapartes más débiles.
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Ciencia de vanguardia explicada de forma sencilla
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Este artículo presenta métodos para detectar sitios web poco confiables usando palabras clave.
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Un estudio sobre el rendimiento de modelos de lenguaje más pequeños y abiertos en varias tareas.
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Refiner mejora las respuestas del modelo de lenguaje reestructurando la información recuperada.
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Este artículo revisa cómo los LLMs se desempeñan en tareas de razonamiento silogístico.
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Un nuevo método reescribe textos para una mejor comprensión en diferentes niveles de lectura.
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GUICourse tiene como objetivo mejorar la interacción con interfaces digitales a través de conjuntos de datos específicos para agentes de GUI.
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VideoVista ofrece una evaluación completa para modelos de preguntas y respuestas de video.
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Este estudio revela cómo los modelos de lenguaje cambian de comportamiento durante el entrenamiento.
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Este estudio examina métodos para mejorar la empatía de las máquinas a través de la narración de historias.
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Un estudio sobre los procesos de toma de decisiones de los modelos de lenguaje grandes.
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MMNeedle prueba modelos multimodales en su capacidad para manejar contextos largos.
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Este artículo examina el verdadero significado de la democratización en la IA.
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Este estudio analiza cómo el lenguaje influye en los valores culturales en modelos grandes.
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Un método para identificar emociones y sus causas en datos sin etiquetar.
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L-ICV mejora el rendimiento en preguntas visuales usando menos ejemplos.
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Este artículo examina cómo los conceptos relacionales influyen en la recuperación de conocimiento en modelos de lenguaje grandes.
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APPL simplifica el desarrollo con modelos de lenguaje grandes usando una sintaxis intuitiva, parecida a Python.
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Examinando las raíces y las implicaciones de los sesgos en la tecnología del lenguaje.
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Los modelos de lenguaje de largo contexto simplifican tareas complejas y mejoran la interacción con la IA.
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Un nuevo marco aborda los desafíos en la destilación de conocimiento para datos de cola larga.
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Este artículo examina formas de mejorar las habilidades de planificación en modelos de lenguaje grandes.
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Un nuevo conjunto de datos mejora la comprensión de historias en múltiples idiomas.
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Explorando los desafíos de seguridad que presentan los ataques adversariales en agentes multimodales.
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Los modelos GLM-4 muestran capacidades mejoradas en comprensión y generación de lenguaje.
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Este artículo examina cómo los LLMs responden a preguntas complejas de múltiples saltos.
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Un nuevo modelo combina LLMs y traducción automática para mejorar el procesamiento del lenguaje.
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Examinando los problemas y posibles mejoras en la revisión por pares académica.
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Presentando una nueva escala para evaluar la profundidad emocional en la narración de historias.
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Un método para evaluar el conocimiento del modelo a través del procesamiento interno.
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La Taxonomía de Prompts Jerárquicos mejora los métodos de evaluación para modelos de lenguaje.
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DetectBench evalúa LLMs en su habilidad para detectar evidencia oculta en tareas de razonamiento.
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Te presento SeTAR, una solución sin necesidad de entrenamiento para detectar datos fuera de distribución en redes neuronales.
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Un estudio sobre el uso de LLMs para juzgar otros LLMs y sus implicaciones.
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PromptDSI mejora la recuperación de documentos al gestionar de manera eficiente la información nueva y la existente.
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Un nuevo método mejora la traducción automática para idiomas subrepresentados.
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El conjunto de datos MultiSocial ayuda a detectar textos generados por máquinas en 22 idiomas.
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P-Tailor personaliza modelos de lenguaje usando los Cinco Grandes Rasgos de la Personalidad.
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