Informática - Inteligencia artificial

Un nuevo códec de audio que ofrece compresión de alta calidad y contenido semántico rico.

NFCL combina precisión y claridad en predicciones de series temporales multivariantes.

Los nuevos modelos de lenguaje muestran potencial para entender y generar el lenguaje humano.

Un estudio sobre si la IA puede llevar a cabo investigaciones científicas de manera independiente.

Un nuevo método mejora el tiempo de respuesta en modelos de lenguaje grandes sin sacrificar la calidad.

Un método para asegurar redes neuronales contra vulnerabilidades en la memoria.

Un método para prevenir el mal uso de los modelos de texto a imagen mientras se mantienen sus aplicaciones legales.

Este trabajo explora el papel de los LLMs en mejorar el aprendizaje por refuerzo con el modelado de recompensas.

Este estudio compara cómo los modelos de lenguaje expresan incertidumbre en comparación con la comunicación humana.

Nuevo sistema mejora las búsquedas académicas usando modelos de lenguaje.

Una mirada a cómo la composicionalidad conecta el lenguaje, el pensamiento y la IA.

Un sistema para mejorar la representación cultural en la IA a través de diálogos simulados.

Nuevo método combina Go-Explore con modelos avanzados para mejorar el aprendizaje automático.

Modelos débiles pueden ayudar a modelos de IA fuertes a aprender de manera más efectiva.

LangCell combina datos de células y lenguaje natural para una mejor análisis de células.

Un nuevo método mejora cómo los sistemas manejan errores en la comprensión del lenguaje hablado.

Este estudio analiza cómo los modelos de lenguaje se recuperan de errores de razonamiento durante las tareas.

MuDreamer mejora el aprendizaje del agente al centrarse en la predicción en lugar de la reconstrucción de imágenes.

Una herramienta que combina análisis de audio y video para identificar eventos.

Nuevos métodos mejoran los modelos multimodales añadiendo tareas de cuestionamiento y evaluación.

Examinando cómo se puede evaluar la creatividad en sistemas de inteligencia artificial.

Nuevas estructuras de árbol mejoran la visibilidad en la toma de decisiones en sistemas de IA.

Un nuevo método para combinar datos de entrenamiento mejora el rendimiento del modelo de lenguaje.

Los investigadores usan Brainscore para evaluar modelos de IA en comparación con la actividad cerebral humana.

Usar sensores avanzados durante el entrenamiento ayuda a los robots a hacer las tareas mejor.

Examinando la equidad y la ética de cómo los modelos de lenguaje responden a los usuarios.

Explorando el papel de la IA en la lucha de África contra los desafíos del cambio climático.

Este artículo habla sobre cómo mejorar las herramientas de autocompletado de código al predecir las necesidades de los desarrolladores para sugerencias.

Una mirada a las relaciones causales y su importancia en varios campos.

Este artículo presenta el Entrenamiento Compatible hacia Atrás de Múltiples Modalidades para mejorar la recuperación de datos.

Descubre cómo el aprendizaje automático está avanzando la biología sintética a través de métodos innovadores.

Este artículo propone un método para seleccionar juegos y determinar clasificaciones de manera justa.

Los investigadores diseñan robots que aprenden y se adaptan para mejorar su rendimiento.

Los conjuntos de datos dinámicos mejoran el aprendizaje del modelo y reducen la necesidad de recursos.

I2CL mejora la eficiencia y el rendimiento en tareas de modelos de lenguaje.

TimeMixer combina patrones de datos detallados y amplios para una mejor precisión en las predicciones.

ShapeFormer mejora la precisión de clasificación al combinar características específicas de clase y características generales.

Un modelo mejora las predicciones de la reflexión de la luz del suelo para ayudar en estudios ambientales.

Un nuevo método mejora cómo los modelos explican las interpretaciones de imágenes usando WordNet.

Un nuevo método combina tecnología para calcular la huella de carbono de manera precisa y con explicaciones que se entienden.