Informática - Inteligencia artificial

Descubre lo último en visión por computadora impulsada por modelos de deep learning.

Evaluando el papel de GPT-4o en la recopilación de evidencia sobre la adaptación al cambio climático.

Técnicas para reducir la generación de lenguaje dañino en modelos de IA.

Un estudio sobre cómo clasificar la música según su época usando características de audio y opiniones de artistas.

Un nuevo modelo mejora el estudio de la comunicación animal usando datos de audio en bruto.

DustNet ofrece predicciones rápidas y precisas de los niveles de polvo y su impacto en la atmósfera.

Investigando la asignación de qubits y arquitecturas modulares para mejorar la eficiencia de la computación cuántica.

Te presento WeatherQA, un conjunto de datos para predecir mejor los eventos climáticos severos.

Nuevo método mejora la precisión de predicción visual a través de la representación de objetos.

Un marco para mejorar la demostración de teoremas usando Lean4 y modelos de lenguaje.

Un enfoque novedoso mejora la precisión en la predicción de series temporales con múltiples resoluciones.

Los investigadores crean poblaciones falsas realistas para estudiar el comportamiento y los patrones sociales.

La investigación evalúa la estabilidad de los métodos de XAI usando un conjunto de datos de diabetes.

Explorando modelos de aprendizaje automático y nuevos conjuntos de datos para mejorar la seguridad.

CLAMP-ViT ofrece una nueva forma de comprimir transformadores de visión usando datos sintéticos.

Un sistema de detección mejora la seguridad del vehículo contra amenazas cibernéticas usando técnicas avanzadas.

Un método para mejorar los modelos de lenguaje creando diálogos atractivos de múltiples turnos.

Un estudio evalúa qué tan consistentemente los LLMs manejan preguntas sobre valores.

Un estudio sobre cómo distinguir el texto generado por IA de la escritura humana.

Zero-X mejora la ciberseguridad de los vehículos conectados contra amenazas emergentes.

FKEA ofrece una forma nueva de evaluar modelos generativos sin necesitar conjuntos de datos de referencia.

Talkamatic mejora los chatbots al optimizar la gestión de diálogos para las interacciones con los usuarios.

GPTQT mejora la eficiencia y el rendimiento en la cuantización de modelos de lenguaje grandes, haciendo que la IA sea más accesible.

Un nuevo marco mejora la eficiencia en el aprendizaje federado en el borde al optimizar recursos y datos.

Una mirada a cómo los sistemas CER analizan patrones de datos en tiempo real.

ShiftAddAug mejora la eficiencia y precisión de las redes neuronales para dispositivos en el borde.

EfficientFuser mejora la fusión de sensores para autos autónomos más seguros.

Examinando ataques de inferencia de membresía en modelos de pronóstico de series temporales en el sector salud.

MindBench mejora la evaluación de modelos para entender mapas mentales complejos.

Descubre cómo la computación cuántica puede mejorar la selección de características en sistemas de recomendación.

Descubre cómo la pre-procesamiento de datos mejora las predicciones de resultados de salud críticos.

Un nuevo marco analiza y reduce el sesgo en modelos de visión-lenguaje a través de intervenciones específicas.

Dy-DCA mejora la calidad de video y la eficiencia para dispositivos móviles.

Este artículo habla sobre nuevos enfoques para mejorar las predicciones en reacciones químicas usando tecnología.

Un nuevo marco aborda la equidad en las redes neuronales profundas durante la poda del modelo.

El conjunto de datos AMEX mejora la comprensión de la IA sobre las interfaces de apps móviles.

Este documento presenta un método para identificar y manejar memes dañinos de manera efectiva.

Presentando TTPD para identificar con precisión declaraciones falsas en modelos de lenguaje grandes.

Los marcos de prueba mejoran la fiabilidad de los modelos de lenguaje para dar respuestas confiables.

Una mirada a los métodos para estimar los efectos del tratamiento usando datos del mundo real.