Informática - Inteligencia artificial

Un estándar para evaluar la similitud de imágenes según condiciones definidas por el usuario.

GLoRA hace que sea fácil adaptar grandes modelos de IA para diferentes tareas de manera eficiente.

Evaluando cómo los modelos de lenguaje manejan información contradictoria a través del conjunto de datos BoardgameQA.

Un nuevo modelo mejora la forma en que las máquinas entienden y responden a preguntas de audio.

WebGLM combina modelos de lenguaje e información de la web para respuestas rápidas y precisas.

Este documento explora el análisis de sentimientos en diferentes idiomas y culturas.

Un nuevo enfoque mejora la adaptabilidad del modelo en diferentes conjuntos de datos.

Un enfoque nuevo para predecir sistemas dinámicos a través de modelos de difusión avanzados.

Este artículo revisa la generación de texto de ChatGPT para resúmenes y cambios de estilo.

Analizando las medidas de seguridad para vehículos autónomos en condiciones de conducción dinámicas.

Un nuevo conjunto de datos mejora las habilidades de razonamiento de la IA al combinar tareas visuales y lógicas.

Un nuevo método mejora las herramientas de toma de decisiones con visualización de criterios ponderados.

El enfoque FMKR mejora la detección y respuesta APT a través del aprendizaje con pocos ejemplos.

Un método para reducir el sesgo en los conjuntos de datos de entrenamiento de IA para resultados más justos.

Un nuevo modelo de lenguaje que interactúa con los agentes teniendo en cuenta el tiempo.

Este estudio mejora el análisis de imágenes de ultrasonido para un mejor diagnóstico de problemas en los órganos.

Las explicaciones contrafactuales aclaran las decisiones de la IA mostrando los posibles resultados de diferentes elecciones.

Un nuevo sistema mejora cómo editamos imágenes con sujetos específicos.

La herramienta MABIM mejora la investigación en MARL para desafíos de inventario.

La tecnología futura necesita una comunicación de datos significativa para mejorar la eficiencia.

Este artículo habla de cómo las ontologías mejoran la comunicación en sistemas multiagente.

Estos marcos mejoran el análisis causal al acomodar ciclos y superar suposiciones tradicionales.

Un modelo de IA especializado busca transformar las prácticas de radiología y mejorar la atención al paciente.

Los robots aprenden a limpiar de manera eficiente combinando modelos de lenguaje y visión.

OCAtari se centra en objetos de juego para mejorar el aprendizaje automático.

Explorando el papel de los mínimos planos en la mejora del rendimiento de los modelos de aprendizaje automático.

Este método mejora el descubrimiento de ecuaciones a partir de datos usando estructuras de árbol intuitivas.

Una mirada a las complejidades de la IA explicable y el papel de las variables supresoras.

Explora cómo PatchTST mejora la eficiencia y precisión en la predicción de series temporales.

Un nuevo modelo mejora la precisión de las predicciones en varios conjuntos de datos.

Un nuevo método permite que los robots naveguen de forma segura en entornos concurridos.

Nueva biblioteca mejora el entrenamiento y la evaluación de IA en NetHack.

Un método de dos etapas mejora la eficiencia y el rendimiento del entrenamiento de modelos de lenguaje.

Nuevos métodos mejoran la calidad y la velocidad en los modelos de texto a imagen.

Este estudio explora cómo la IA puede aprender palabras conectándolas con imágenes.

Un nuevo método mejora el reconocimiento de objetivos para agentes en entornos impredecibles.

TomoSAM simplifica la segmentación de imágenes 3D, mejorando la eficiencia y precisión para los investigadores.

La investigación mejora el reconocimiento de bocetos para un mejor emparejamiento de formas 3D.

Un nuevo método mejora el aprendizaje en línea con Filtros de Kalman para patrones de datos en evolución.

Nuevos modelos ayudan a los usuarios a centrarse en conceptos relevantes para hacer mejores predicciones.