Informática - Inteligencia artificial

Las máquinas ahora pueden comunicarse usando el lenguaje humano para generar mejor imágenes.

MIM-Refiner mejora el rendimiento del modelo MIM a través de un aprendizaje de características más refinado.

Explorando cómo la IA generativa ayuda a los científicos a crear Tweetoriales interesantes.

Un nuevo marco para generar datos de movilidad realistas usando razonamiento.

Una mirada al papel del whataboutism y cómo detectarlo en las conversaciones de redes sociales.

Un enfoque novedoso que usa modelos de lenguaje para probar motores de reglas médicas mejora la precisión.

Investigando cómo la IA puede entender los pensamientos y sentimientos humanos.

Un nuevo método para adaptar LLMs sin necesidad de etiquetar mucho.

Un nuevo marco para evaluar la corrección de las respuestas de IA con un juicio parecido al humano.

Aprende cómo LinkedIn usa Redes Neuronales de Grafos para mejorar las recomendaciones a los usuarios.

Este artículo habla sobre cómo DPETS mejora la estabilidad y el control en el aprendizaje por refuerzo.

Este artículo explora el impacto de la votación incompleta en los procesos de toma de decisiones.

La teoría del aprendizaje credal ofrece nuevas ideas para adaptar modelos de aprendizaje automático a datos en constante cambio.

Este estudio investiga cómo los LLMs muestran sesgo de valor en sus respuestas.

Este artículo habla de un método para mejorar los LLMs usando retroalimentación verbal sin caer en la sobregeneralización.

Una manera más sencilla de predecir patrones complejos usando la dinámica de fluidos.

Entender la causalidad puede mejorar la toma de decisiones y la adaptabilidad de la IA.

RAG-Driver mejora la confianza en los autos autónomos a través de explicaciones de decisiones más claras.

Un nuevo método que simplifica el aprendizaje de gráficos usando atención.

Un nuevo marco ayuda a analizar explicaciones de modelos de lenguaje grandes de manera efectiva.

Un nuevo método mejora el aprendizaje de los robots a partir de datos simulados para situaciones de la vida real.

Una mirada a la necesidad de justicia y explicaciones claras en los sistemas de IA.

Explorando el futuro del procesamiento de lenguaje extractivo usando modelos generativos.

El nuevo modelo mejora la velocidad y precisión de las simulaciones para aplicaciones de ingeniería.

Un nuevo método mejora el flujo de resúmenes extractivos.

Un nuevo enfoque mejora la capacidad de los modelos de lenguaje para transformar secuencias a pesar de tener pocos datos.

Esta investigación se centra en mejorar los modelos de lenguaje afinando su forma de manejar la negación.

Un análisis de las cualidades y desafíos de las explicaciones de modelos de lenguaje.

Este estudio explora el papel de las acciones, el tiempo y la posibilidad de resolver en el reconocimiento de objetivos.

Presentamos ACGCL: un nuevo enfoque para mejorar el aprendizaje de representación de gráficos.

Un nuevo enfoque mejora los sistemas de diálogo orientados a tareas usando llamadas a funciones.

TEPI mejora la clasificación del genoma usando imágenes y técnicas que tienen en cuenta la taxonomía.

Este artículo habla sobre métodos para certificar explicaciones en modelos de aprendizaje automático.

Examinando el sesgo de género en los modelos T2I a través de la Prueba de Estereotipos Pareados.

AFaCTA ayuda a los verificadores de hechos a identificar afirmaciones verdaderas y falsas de manera eficiente.

Descubre cómo los modelos de lenguaje están cambiando el análisis financiero y la toma de decisiones.

BioFusionNet combina imágenes de tumores, datos genéticos y conocimientos clínicos para una mejor evaluación de riesgos.

Un estudio sobre cómo los LLMs forman conexiones en redes sociales y profesionales.

Un nuevo método mejora la recolección de datos para una mejor alineación de modelos de lenguaje.

Un nuevo modelo basado en MLP mejora la precisión en la predicción de series temporales usando capas de proyección aleatoria.