Informática - Inteligencia artificial

Este estudio analiza los rasgos de personalidad de un modelo de lenguaje en nueve idiomas.

Examinando los desafíos de la manipulación de amistades en grupos y su impacto en las coaliciones.

Un nuevo enfoque mejora la gestión de semáforos, reduciendo la congestión y mejorando el flujo.

Un estudio sobre la efectividad de KAN en comparación con métodos tradicionales en el análisis de series de tiempo.

AVIN-Chat combina avatares 3D con voz para conversaciones más ricas.

Un nuevo sistema combina IA y búsquedas en la web para detectar desinformación de manera más efectiva.

Explora la necesidad de un sistema de retroalimentación abierto para mejorar las respuestas de la IA.

Explorando el uso de LLMs en programación lógica inductiva.

FactorLLM mejora la eficiencia en modelos de lenguaje al reorganizar el almacenamiento de conocimiento.

Un nuevo método para separar y manipular sonidos musicales.

VerilogCoder usa IA para simplificar y mejorar las tareas de diseño de hardware.

Nuevos métodos de muestreo buscan mejorar la precisión y la equidad en los procesos de recolección de datos.

Aprende cómo los modelos más pequeños pueden mejorar la eficiencia de los modelos de lenguaje grandes.

Una visión general de cómo la IA comprende el mundo y sus procesos de aprendizaje.

SSL-TTS simplifica la síntesis de voz usando pocos datos de entrenamiento para obtener resultados de alta calidad.

Un nuevo conjunto de datos mejora las aplicaciones de aprendizaje automático en la imagen hiperespectral.

Mejorando los sistemas de preguntas y respuestas con aprendizaje débilmente supervisado y métodos de recuperación densa.

Descubre cómo PQV-Mobile mejora los ViTs para aplicaciones móviles eficientes.

Nueva tecnología espintrónica mejora la eficiencia y precisión en el procesamiento de datos de series temporales.

Una mirada a cómo la modelación de órganos está mejorando la precisión quirúrgica.

Aprende cómo diferentes representaciones de datos 3D facilitan el análisis de machine learning.

Examinando cómo los transformers aprenden del contexto sin necesitar reentrenamiento.

Nuevos métodos mejoran la generación de código para tareas de automatización con lenguajes específicos de dominio.

La investigación presenta modelos para predecir mejor el desarrollo de la enfermedad de Alzheimer.

Diff-PCC mejora la eficiencia y calidad de la compresión de nubes de puntos usando modelos de difusión.

Un nuevo método mejora la precisión de las predicciones de gráficos de conocimiento.

Un nuevo método mejora cómo los agentes predicen recompensas futuras y explican decisiones.

Un nuevo enfoque mejora el reconocimiento de frases en código mezclado en el habla bilingüe.

Un nuevo algoritmo mejora la búsqueda de múltiples caminos más cortos en gráficos dirigidos.

Este artículo explora la multiplicidad predictiva en modelos KGE y propone métodos de votación para reducir conflictos.

Una mirada a cómo la IA está moldeando la atención médica personalizada.

La investigación sobre árboles de búsqueda de pruebas mejora los métodos de demostración automática de teoremas.

Un modelo de aprendizaje profundo predice los resultados de los partidos de balonmano en las próximas Olimpiadas.

Este artículo explora cómo la lógica paraconsistente mejora el razonamiento abductivo en situaciones complejas.

Un nuevo método para manejar inconsistencias de datos en bases de conocimiento.

EXAL mejora el aprendizaje y el razonamiento en sistemas de IA neuro-simbólica de manera eficiente.

Nuevos estándares prueban el razonamiento causal de la IA usando solo imágenes.

Un nuevo marco para evaluar el rendimiento de los sistemas RAG.

Un nuevo enfoque mejora el aprendizaje de los agentes con sistemas de recompensas flexibles.

Examinando el papel de los modelos de base para superar la escasez de datos en la imagenología médica.