Informática - Inteligencia artificial

Un nuevo enfoque mejora las recomendaciones de productos a través de reseñas de usuarios y datos claros.

Un nuevo método mejora el rendimiento de LLM en textos largos sin perder precisión.

El marco JobFair identifica sesgos de género en las evaluaciones automáticas de currículos.

Un método nuevo para probar la seguridad de modelos de lenguaje y sus habilidades multilingües.

Un nuevo método mejora la eficiencia de exploración en el aprendizaje por refuerzo.

Un estudio revela sesgos en las recomendaciones de contratación de IA basadas en los nombres de los candidatos.

Presentando la evolución del modelo para mejorar el rendimiento del modelo de lenguaje sin datos de entrenamiento adicionales.

Este estudio evalúa qué tan bien los modelos de lenguaje entienden situaciones sociales usando un juego.

Un estudio sobre cómo mejorar las habilidades de resolución de problemas de los LLMs usando un nuevo marco.

Este artículo analiza cómo los modelos de lenguaje entienden e inferen relaciones causales.

Métodos para identificar características importantes en entornos de datos de baja calidad.

Descubre por qué los IDs únicos para sistemas de IA mejoran la seguridad y la confianza.

Un nuevo método combina humanos y IA para clasificar textos de manera eficiente.

Un nuevo marco mejora la representación de escenas 3D usando imágenes 2D limitadas.

Los rasgos de los usuarios influyen en las respuestas de los modelos de lenguaje y en su seguridad.

Un estudio destaca las discrepancias en el acceso a la IA entre grupos étnicos.

Nueva estrategia para la verificación de conformidad usando registros difusos mejora el análisis de procesos.

Un nuevo estándar para evaluar gráficos dinámicos con atributos de texto en varios campos.

Este artículo habla sobre el prompting suave como un método para el desaprendizaje de máquinas en los LLMs.

Aprovechar los modelos de lenguaje mejora las predicciones para datos tabulares en varios campos.

Un nuevo método mejora la efectividad conversacional en modelos de lenguaje a través de técnicas de planificación.

Un nuevo método mejora las pruebas para modelos de lenguaje usando datos reales de usuarios.

Examinando las limitaciones de los modelos de lenguaje grande en entender las relaciones de código.

RepoExec evalúa el rendimiento de generación de código a nivel de repositorio.

Un marco mejora la generación de código para lenguajes especializados usando documentación.

Job-SDF ofrece información sobre las demandas de habilidades en el mercado laboral actual.

Un nuevo enfoque mejora la toma de decisiones en entornos marítimos inciertos.

Un nuevo conjunto de datos mejora el razonamiento multi-documento para preguntas de elegibilidad.

Un nuevo enfoque para mejorar las evaluaciones de seguridad de los sistemas de IA usando perspectivas diversas.

SCEPTR ofrece una nueva manera de predecir la especificidad del TCR usando datos escasos de manera eficiente.

Este artículo examina modelos generativos que pueden superar a expertos humanos en ajedrez.

Un nuevo marco ayuda a los modelos de lenguaje a aprender lenguaje simbólico sin la ayuda de humanos.

La familia Nemotron-4 340B ofrece modelos potentes para diversas aplicaciones y generación de datos sintéticos.

Un conjunto de herramientas para evaluar el rendimiento de modelos aumentados por recuperación en dominios específicos.

Examinando cómo el sesgo cultural afecta la comprensión de imágenes por parte de la IA.

Nuevos métodos revelan desafíos para desaprender conocimiento de los modelos de lenguaje.

Una mirada a la IA intersimbólica que combina métodos simbólicos y subsimbólicos para sistemas más inteligentes.

Los agentes de lenguaje se están volviendo más adaptables, mejorando sus habilidades de comunicación y resolución de problemas.

Los investigadores desarrollan el conjunto de datos GECO y GECOBench para abordar el sesgo de género en la IA.

Nuevo método mejora la generación aumentada por recuperación para responder preguntas complejas.