Informática - Inteligencia artificial

Un nuevo modelo mejora las sugerencias de artículos de noticias en varios idiomas.

Te presento SeTAR, una solución sin necesidad de entrenamiento para detectar datos fuera de distribución en redes neuronales.

Un estudio sobre el uso de LLMs para juzgar otros LLMs y sus implicaciones.

Un nuevo método aborda el sesgo de selección en la estimación del efecto del tratamiento.

PromptDSI mejora la recuperación de documentos al gestionar de manera eficiente la información nueva y la existente.

Un nuevo método mejora las predicciones de las relaciones entre activos para mejores estrategias de inversión.

El conjunto de datos MultiSocial ayuda a detectar textos generados por máquinas en 22 idiomas.

Una nueva perspectiva sobre cómo mejorar las GNNs para estructuras de grafos complejas.

El uso innovador de las redes sociales y la IA mejora las estrategias de respuesta a terremotos.

Presentando un método flexible para las tasas de aprendizaje que mejora el rendimiento del modelo sin horarios preestablecidos.

PruningBench ofrece una forma estandarizada de evaluar métodos de poda, mejorando la eficiencia de los modelos en el aprendizaje automático.

Examinando cómo la activación de neuronas mejora el razonamiento aritmético en modelos de lenguaje grandes.

Nuevo método mejora la detección de convulsiones en datos de EEG utilizando aprendizaje automático.

Explora cómo las experiencias recientes moldean la toma de decisiones en el aprendizaje por refuerzo.

Nuevo dispositivo usa fNIRS para reconstruir imágenes a partir de la actividad cerebral.

Una nueva técnica mejora la detección de anomalías utilizando aprendizaje auto-supervisado.

Una nueva estrategia de defensa para LLMs contra ataques de puerta trasera.

Examinando cómo los prompts afectan el razonamiento en grandes modelos de lenguaje.

Nuevas técnicas buscan corregir errores en los modelos de lenguaje sin necesidad de volver a entrenarlos por completo.

UNCTAD crea una herramienta RAG de código abierto para mejorar el acceso a datos y la eficiencia.

Los modelos de IA mejoran el análisis de ECG para un mejor diagnóstico de la salud del corazón.

LLM-A* combina algoritmos tradicionales con modelos de lenguaje para una planificación de rutas eficiente.

Un nuevo estándar evalúa las habilidades de razonamiento en modelos de lenguaje.

WavRx analiza el habla para la salud mientras protege la privacidad, mostrando resultados diagnósticos prometedores.

Un nuevo enfoque para mejorar los sistemas de diálogo médico se alinea con el razonamiento de los clínicos.

Un sistema de enseñanza que usa conversaciones para mejorar el aprendizaje y la participación de los estudiantes.

Un estudio sobre cómo mejorar las estrategias de trading en los mercados de electricidad usando sistemas de almacenamiento con baterías.

Un nuevo método mejora la predicción del riesgo de Alzheimer usando registros de salud electrónicos y modelos avanzados.

Explora cómo la tecnología está transformando el apoyo y cuidado de la salud mental.

Técnicas para acelerar la creación de checkpoints en modelos de aprendizaje profundo.

DIPS se encarga de los problemas de calidad de datos en el pseudo-etiquetado para mejorar los resultados del aprendizaje automático.

Combinando lógica difusa con inferencia causal para un mejor análisis del mundo real.

Nuevos modelos mejoran la precisión en la predicción del uso del suelo urbano y mejoran la planificación.

Mirage mejora la atribución de respuestas en sistemas de generación aumentada por recuperación.

Un método para mejorar los modelos de lenguaje reduciendo los resultados no deseados durante el entrenamiento.

Un nuevo marco de modelo de difusión mejora la restauración de imágenes a partir de versiones degradadas.

CoDreamer mejora la cooperación entre agentes en entornos dinámicos.

Explorando técnicas para reducir el sesgo en modelos de lenguaje avanzados.

Fed-Grow permite a los usuarios construir modelos más grandes juntos mientras protegen la privacidad.

El estudio desarrolla métodos automatizados para mejorar la precisión en las estimaciones de carga de la red eléctrica.