Informática - Computación y lenguaje

Un nuevo enfoque para mejorar las evaluaciones de seguridad de los sistemas de IA usando perspectivas diversas.

Un nuevo marco ayuda a los modelos de lenguaje a aprender lenguaje simbólico sin la ayuda de humanos.

Examinando la memorización en modelos de autocompletado de código y sus implicaciones de privacidad.

TreeInstruct ayuda a los estudiantes a depurar a través de métodos de preguntas efectivos.

La familia Nemotron-4 340B ofrece modelos potentes para diversas aplicaciones y generación de datos sintéticos.

Un conjunto de herramientas para evaluar el rendimiento de modelos aumentados por recuperación en dominios específicos.

TourRank mejora la clasificación de documentos usando un enfoque basado en torneos.

Examinando cómo el sesgo cultural afecta la comprensión de imágenes por parte de la IA.

Un estudio que evalúa los sesgos culturales en los modelos de lenguaje populares.

Este estudio propone un método para medir las diferencias culturales usando redes sociales.

Nuevos métodos revelan desafíos para desaprender conocimiento de los modelos de lenguaje.

La anotación de errores de español ofrece un enfoque rápido y confiable para evaluar la calidad de la traducción.

Evaluando cómo los modelos de lenguaje manejan las señales culturales en tareas reales.

STimage-1K4M combina imágenes detalladas y datos genéticos para mejorar la investigación de enfermedades.

Los agentes de lenguaje se están volviendo más adaptables, mejorando sus habilidades de comunicación y resolución de problemas.

Los investigadores desarrollan el conjunto de datos GECO y GECOBench para abordar el sesgo de género en la IA.

Nuevo método mejora la generación aumentada por recuperación para responder preguntas complejas.

Explora los desafíos de supervisar modelos de IA avanzados con contrapartes más débiles.

Este artículo presenta métodos para detectar sitios web poco confiables usando palabras clave.

Un estudio sobre el rendimiento de modelos de lenguaje más pequeños y abiertos en varias tareas.

Refiner mejora las respuestas del modelo de lenguaje reestructurando la información recuperada.

Este artículo revisa cómo los LLMs se desempeñan en tareas de razonamiento silogístico.

Un nuevo método reescribe textos para una mejor comprensión en diferentes niveles de lectura.

GUICourse tiene como objetivo mejorar la interacción con interfaces digitales a través de conjuntos de datos específicos para agentes de GUI.

VideoVista ofrece una evaluación completa para modelos de preguntas y respuestas de video.

Este estudio revela cómo los modelos de lenguaje cambian de comportamiento durante el entrenamiento.

Este estudio examina métodos para mejorar la empatía de las máquinas a través de la narración de historias.

Un estudio sobre los procesos de toma de decisiones de los modelos de lenguaje grandes.

MMNeedle prueba modelos multimodales en su capacidad para manejar contextos largos.

Este artículo examina el verdadero significado de la democratización en la IA.

Este estudio analiza cómo el lenguaje influye en los valores culturales en modelos grandes.

Un método para identificar emociones y sus causas en datos sin etiquetar.

L-ICV mejora el rendimiento en preguntas visuales usando menos ejemplos.

Este artículo examina cómo los conceptos relacionales influyen en la recuperación de conocimiento en modelos de lenguaje grandes.

APPL simplifica el desarrollo con modelos de lenguaje grandes usando una sintaxis intuitiva, parecida a Python.

Examinando las raíces y las implicaciones de los sesgos en la tecnología del lenguaje.

Los modelos de lenguaje de largo contexto simplifican tareas complejas y mejoran la interacción con la IA.

Un nuevo marco aborda los desafíos en la destilación de conocimiento para datos de cola larga.

Este artículo examina formas de mejorar las habilidades de planificación en modelos de lenguaje grandes.

Un nuevo conjunto de datos mejora la comprensión de historias en múltiples idiomas.