Informática - Inteligencia artificial

Un nuevo marco impulsa el aprendizaje de los agentes al centrarse en las relaciones causales.

Este estudio destaca las mejoras en STR usando RoBERTa en varios idiomas.

SafePowerGraph mejora el rendimiento de las GNN en operaciones de redes eléctricas priorizando la seguridad.

Un nuevo método mejora la precisión de clasificación para categorías de severidad de enfermedades críticas.

Un nuevo enfoque mejora el entrenamiento del modelo mientras protege la privacidad de los datos.

Técnicas para optimizar RNNs, enfocándose en Mamba y los desafíos de cuantización.

La investigación busca desarrollar modelos de lenguaje con personalidades únicas para tener interacciones más parecidas a las humanas.

La investigación se centra en hacer que los LLMs sean más eficientes para su uso práctico.

Nuevos métodos mejoran la eficiencia en redes neuronales profundas, reduciendo el consumo de energía y aumentando la velocidad.

Combinar la comprensión del lenguaje y la visión mejora las capacidades de navegación de los robots.

Este estudio evalúa la efectividad de las explicaciones gráficas en los sistemas de recomendación de IA.

Examinando el papel de los LLMs en la detección de Hardware Trojans en diseños electrónicos.

Este artículo destaca el rendimiento de los modelos de lenguaje ternarios y su eficiencia.

Una nueva herramienta ayuda a los usuarios a corregir desalineaciones en embeddings multimodales.

Enfoque simplificado para digerir investigaciones médicas complejas y entender mejor las enfermedades.

Los investigadores usan la decodificación especulativa para mejorar la velocidad y la eficiencia en las predicciones químicas.

Un nuevo método mejora la generación de imágenes para la conducción autónoma en condiciones adversas.

Los modelos de lenguaje grandes facilitan el análisis de las discusiones de negociación, ahorrando tiempo y reduciendo errores.

Un marco para mejorar el análisis de sentimientos de IA en conversaciones de salud.

Este artículo analiza cómo el procesamiento configural ayuda en el reconocimiento de objetos.

Una nueva herramienta simplifica el acceso a grandes modelos de IA para los investigadores.

Los investigadores mejoran el aprendizaje de formas en 3D usando diversas fuentes de datos para que las máquinas entiendan mejor.

Un nuevo conjunto de datos para mejorar el rendimiento en preguntas y respuestas usando respuestas largas, hechas por humanos.

Un nuevo enfoque mejora las redes neuronales gráficas usando modelos de lenguaje grandes.

Mejorando los procesos de cumplimiento de pedidos de semillas para aumentar la eficiencia agrícola.

Nuevos modelos combinan física y datos para mejores pronósticos de deslizamientos de tierra.

Un nuevo modelo usa principios de la memoria humana para mejorar el rendimiento del modelo de lenguaje.

DuoFormer mejora el análisis de imágenes médicas, potenciando las capacidades de detección de cáncer.

Aprende métodos efectivos para ajustar modelos de lenguaje grandes con menos datos y a un costo más bajo.

Nuevo marco mejora la equidad en aplicaciones de IA médica para el análisis de lesiones cutáneas.

Examinando los sesgos en los modelos de análisis de sentimientos usados en la investigación política.

Examinando las dificultades de crear funciones de recompensa efectivas en el aprendizaje por refuerzo.

Los modelos Phi-3 se centran en la seguridad y en alinearse con los valores humanos.

Los investigadores usan la indagación para entender las capacidades de aprendizaje de los modelos de lenguaje a través de un análisis causal.

Este artículo explora un enfoque geométrico de la inteligencia y la conciencia.

Un nuevo marco busca identificar inconsistencias en los protocolos de redes celulares.

Los modelos de código Granite mejoran la eficiencia de codificación con capacidades avanzadas de contexto largo.

Un nuevo método para mejorar la seguridad en sistemas críticos usando modelos de lenguaje.

Un nuevo método mejora la estimación de incertidumbre en aplicaciones de aprendizaje automático.

Presentando un método para mejorar la resistencia de sistemas de IA mediante ataques adversariales multitarea.