Informática - Inteligencia artificial

FAdam optimiza el entrenamiento de aprendizaje automático con técnicas mejoradas para obtener mejores resultados.

CTBench ayuda a los investigadores a seleccionar mejores características de referencia para ensayos clínicos usando IA.

AMORE produce reglas claras para entender mejor las decisiones de la IA en varios campos.

Una mirada a las categorías de riesgo de IA y la necesidad de políticas unificadas.

Examinando cómo las capas de normalización influyen en el rendimiento de los transformadores y en cómo manejan las tareas.

Una nueva función de pérdida, Astral, mejora el rendimiento de las redes neuronales informadas por la física.

Un nuevo método mejora la forma en que modelamos sistemas complejos con ecuaciones simples.

Los robots aprenden nuevas tareas más rápido al usar habilidades que ya tienen de experiencias pasadas.

Un nuevo marco de IA imita los procesos del cerebro para mejorar la adaptabilidad y el aprendizaje.

Nuevo método usa datos de k-Space para obtener resultados de MRI más rápidos y claros.

Evaluando cómo los LLMs crean textos persuasivos sobre varios temas.

Explora cómo los modelos de lenguaje memorizan a través de la recitación, reconstrucción y recuerdo.

Un nuevo método mejora la interpretación de imágenes de ultrasonido usando aprendizaje automático.

Un nuevo modelo mejora la precisión en la segmentación 3D utilizando nubes de puntos.

N nuevas estructuras matriciales mejoran el ajuste fino para modelos de IA con menor demanda de recursos.

Un estudio revela cómo las características del usuario afectan las respuestas y la precisión de los LLM.

Un nuevo método para seleccionar ejemplos de datos mejora la eficiencia del aprendizaje automático.

Un nuevo método que combina técnicas de generación y comprensión de imágenes para mejorar el aprendizaje automático.

Una mirada al ELIZA de Joseph Weizenbaum y su impacto en la percepción de la IA.

BayTTA fusiona TTA y BMA para una mejor precisión en la imagenología médica.

Un estudio revela estrategias de incrustación efectivas para una localización de errores más rápida en el software.

Este estudio evalúa el rendimiento de los Modelos de Lenguaje utilizando las pruebas INVALSI italianas.

Examinando cómo los hiperparámetros moldean la efectividad de los agentes de RL profundo.

Esta investigación se centra en mejorar el reconocimiento de entidades nombradas a través de diversas estrategias de representación de datos.

Una mirada a cómo los drones y el IoT mejoran el monitoreo ambiental rural.

Point-MAGE mejora la forma en que se generan y se comprenden las nubes de puntos.

Una herramienta de referencia avanza en estrategias de aprendizaje activo en el aprendizaje automático.

Un nuevo marco mejora la detección de objetos conocidos y desconocidos en el espacio tridimensional.

El chip EON-1 ofrece un aprendizaje de IA en tiempo real eficiente para dispositivos alimentados por batería.

El sistema de control descentralizado mejora el trabajo en equipo de robots bípedos en terrenos irregulares.

Investigación sobre cómo mejorar la transferencia de conocimientos en dispositivos inteligentes con recursos limitados.

Nuevo método genera subtítulos precisos al combinar imágenes y texto.

Un nuevo modelo de IA mejora la eficiencia de los ensayos clínicos.

RAGBench presenta un conjunto de datos completo para evaluar sistemas de Generación Aumentada de Recuperación.

Alchemist automatiza el etiquetado de datos, mejorando la eficiencia y reduciendo costos.

Un nuevo modelo mejora la eficiencia y precisión en el diseño de anticuerpos terapéuticos.

Explora cómo los modelos de lenguaje grandes pueden mejorar los servicios de transporte en San Antonio.

Los VOCs ofrecen una forma sencilla de predecir de manera eficiente los futuros estados de video.

Cora ayuda a los investigadores a obtener análisis precisos y conclusiones confiables en campos críticos.

Examinando el comportamiento de atención inusual en los modelos Transformer.