Informática - Inteligencia artificial

Un estudio sobre cómo los VAE funcionan en diferentes grupos demográficos bajo ataque.

Evaluando qué afirmaciones necesitan verificación en la era de la desinformación.

Explorando métodos para mejorar la toma de decisiones usando los datos que ya tenemos.

Una mirada a cómo la IA ayuda en la programación cuántica con el conjunto de datos Qiskit HumanEval.

Examinando cómo los modelos de lenguaje grandes abordan el razonamiento de sentido común en la respuesta a preguntas.

Un nuevo sistema detecta el lenguaje subjetivo y objetivo para una comunicación más clara.

Examinando modelos de IA para una clasificación efectiva de registros de software en redes de telecomunicaciones.

Los investigadores revelan técnicas efectivas para analizar argumentos en lenguas con pocos datos.

N nuevas métricas ofrecen una mejor evaluación del rendimiento de los modelos generativos en el aprendizaje automático.

Un nuevo método que combina información de noticias con pronósticos de precios de acciones.

Un marco para mejorar la respuesta a preguntas multi-hop usando razonamiento en forma de árbol.

FEAS mejora la demostración automática de teoremas para ecuaciones funcionales usando nuevas estrategias.

El estudio revela el sesgo en las herramientas de evaluación de IA que favorecen respuestas más largas.

RAMO mejora las sugerencias de cursos personalizadas para los estudiantes en línea, especialmente los usuarios nuevos.

Explora las ventajas y aplicaciones de la Adaptación de Bajo Rango en modelos de IA.

Este año, NADI se centró en mejorar la identificación y traducción de dialectos árabes.

Este estudio analiza cómo las redes neuronales interpretan el habla usando espectrogramas.

Un conjunto de datos para mejorar la capacidad de la IA para leer materiales científicos avanzados.

Nuevos métodos buscan mejorar las habilidades de razonamiento de los modelos de lenguaje.

Un estudio sobre LLMs dando retroalimentación para la educación en programación.

Este estudio explora el papel de las capas feed-forward en los modelos de lenguaje de código.

Este método mejora el entrenamiento de agentes usando menos datos de expertos a través de la exploración y las firmas de ruta.

Un nuevo conjunto de datos busca hacer resúmenes más claros a través de la retroalimentación de los usuarios.

El Efecto Rashomon revela múltiples modelos efectivos en el aprendizaje automático.

Los varifolds neuronales mejoran el análisis de nubes de puntos 3D para varias aplicaciones.

ARMT mejora la memoria y el procesamiento de secuencias largas en la IA.

Un nuevo método mejora el reconocimiento de datos de nubes de puntos para vehículos autónomos.

Explorando los problemas de la alucinación de código en los modelos de programación de IA.

Evaluando la cuantización y el podado para optimizar modelos de DRL con recursos limitados.

Presentando un método para mejorar la extracción de sentimientos en el texto a través de árboles de dependencia latente.

Este estudio examina los métodos de marca de agua para texto generado por máquinas y su efectividad contra ataques de eliminación.

Un nuevo método mejora el rendimiento de los modelos de lenguaje en problemas complejos.

LaRa crea modelos 3D de manera eficiente a partir de unas pocas fotos usando técnicas innovadoras.

XQSV busca replicar un juego parecido al de los humanos en el ajedrez chino.

Esta investigación mejora el reconocimiento de entidades en narrativas clínicas usando modelos de lenguaje abiertos.

Este artículo describe un nuevo enfoque usando Entrenamiento en el Momento de la Prueba para mejorar el rendimiento de las RNN.

Un método para mejorar la eficiencia del modelo en el aprendizaje automático a través de estrategias de poda efectivas.

La investigación se centra en mejorar la precisión del modelo cerebral a través de técnicas de simulación innovadoras.

Se presenta un nuevo método para evaluar la calidad de las historias en las máquinas.

Un enfoque nuevo para sistemas descentralizados que mejora la colaboración entre agentes y la toma de decisiones.