Informática - Inteligencia artificial

BlackVIP permite a los usuarios adaptar modelos sin acceso directo a los parámetros.

Los robots mejoran sus habilidades de manipulación de objetos al enfrentar la incertidumbre con técnicas de pivoteo.

El marco CeFlow mejora las explicaciones contrafactuales con rapidez y consistencia.

Un método para asegurar predicciones justas mientras se mantiene la precisión en varias aplicaciones.

Un nuevo enfoque combina la generación de contenido con IA y la percepción inalámbrica para experiencias personalizadas.

Un estudio sobre el uso de aprendizaje débilmente supervisado para identificar defectos de manera eficiente.

Los participantes crean indicaciones para generar niveles de juego en Science Birds.

Aprende cómo los métodos de descubrimiento causal mejoran nuestra comprensión de las relaciones en los datos.

GeoAI combina la geografía y la IA para analizar datos espaciales de manera ética y sostenible.

Un nuevo marco enseña a los robots a manipular objetos blandos con habilidades similares a las humanas.

Un conjunto de datos completo de dos millones de recetas categorizadas para investigación y aplicación culinaria.

Este estudio presenta un sistema que mejora el razonamiento lógico a través de la planificación explícita en los modelos de lenguaje.

Nuevos métodos ayudan a los robots a adaptarse a entornos cambiantes con menos energía.

Explorando el papel de los Mercados Regulatorios en la promoción de prácticas seguras de IA.

Este estudio aborda los desafíos de los modelos de visión en entornos desconocidos.

Un método para evaluar modelos de aprendizaje profundo sin datos etiquetados.

Una nueva técnica de marcas de agua ayuda a identificar imágenes generadas por IA.

Explorando las limitaciones de la d-separación en métodos de descubrimiento causal.

Nuevos algoritmos mejoran la toma de decisiones en entornos con recompensas extremas.

Un nuevo método mejora el reconocimiento de acciones a través de esqueletos y formas de objetos.

Los léxicos bilingües mejoran la precisión de la traducción automática para lenguas con pocos recursos.

TANGOS mejora el rendimiento del aprendizaje profundo en datos tabulares a través de la especialización de neuronas.

Este estudio evalúa el rendimiento de XGBoost en la detección de fraudes con varios conjuntos de datos.

AIDA combina modelos basados en datos y en reglas para mejorar la simulación del comportamiento de los conductores.

Este estudio presenta un marco para reconocer acciones anormales sin necesidad de ejemplos etiquetados.

Una mirada a la fusión de la Web Semántica y el Aprendizaje Automático para mejorar la investigación.

Aprende cómo las máquinas identifican nuevos conceptos visuales a través de técnicas CZSL.

La investigación busca mejorar la seguridad de la marca ampliando los métodos de detección de toxicidad.

Reglas y consejos esenciales para enviar tu trabajo de investigación a NeurIPS 2020.

Usando comentarios de usuarios para mejorar la clasificación de contenido de medios mixtos.

La investigación se centra en modelos eficientes para la detección de señales de tráfico usando BNNs.

VTM ofrece una solución para tareas que requieren muchas etiquetas en visión por computadora.

Nuevos métodos buscan reducir el olvido en tareas de aprendizaje automático.

Un nuevo método mejora la detección OOD y la fiabilidad del sistema.

Mejorando la precisión de las predicciones al explicar las fallas del modelo.

Un nuevo enfoque combina el aprendizaje automático y el conocimiento de expertos para una mejor clasificación de estrellas.

Los investigadores usan redes neuronales para mejorar la visualización in situ de grandes conjuntos de datos.

La detección de fallos en redes inteligentes enfrenta riesgos por vulnerabilidades en el aprendizaje automático.

Pgx ofrece simulación de juegos rápida y eficiente para la investigación en IA en varios juegos de mesa.

Un nuevo método mejora los LLMs para generar código correcto usando retroalimentación humana.