Informática - Inteligencia artificial

Un estudio sobre cómo generar preguntas de seguimiento significativas para profundizar en la comprensión.

Un nuevo enfoque mejora la resolución de pronombres usando BERT y información sintáctica.

Un nuevo método predice la edad cerebral a nivel de voxel para obtener mejores perspectivas.

Un nuevo método utiliza imágenes a nivel de calle para crear mapas de tipos de cultivos de manera eficiente.

Un nuevo enfoque mejora el rendimiento del modelo de lenguaje mediante un redondeo de pesos optimizado.

Este artículo habla sobre la dinámica de confianza en equipos con humanos y robots.

Nuevos métodos mejoran cómo los robots imitan los movimientos humanos, mejorando la interacción.

SparseSwin ofrece clasificación de imágenes eficiente con menos parámetros y alta precisión.

La investigación destaca el sesgo en la IA que afecta a grupos subrepresentados en Nueva Zelanda.

Este artículo compara Llama-2 y GPT-3 en la generación de código HPC.

Nuevo método combina datos de ECG y CMR para mejores evaluaciones del corazón.

Los LLMs mejoran el rendimiento del software y la eficiencia en la optimización del código.

Una mirada completa a la alucinación en la IA y su impacto en la precisión.

Un nuevo método mejora la detección de deepfakes en diferentes calidades de video.

Un nuevo enfoque mejora la confianza de los ingenieros en las predicciones de IA durante incidentes.

Este estudio examina el uso de sensores para mejorar la seguridad en el levantamiento y monitorear las prácticas.

Nuevo método mejora la colocación de sensores para monitorear las actividades de los residentes.

Un nuevo método ayuda a los robots a aprender de forma segura en entornos inciertos.

Nuevos métodos buscan mejorar la inclusividad en las imágenes generadas por IA.

Entender las preferencias para las explicaciones de recomendaciones de trabajo es clave para un reclutamiento efectivo.

Un enfoque novedoso para resolver ecuaciones diferenciales usando redes neuronales y polinomios ortogonales.

phi-1.5 muestra que modelos más pequeños pueden funcionar bien con datos de calidad.

N nuevas tareas de entrenamiento mejoran los modelos de lenguaje para un mejor procesamiento de documentos.

Este estudio muestra cómo las redes LSTM pueden llenar los huecos en los datos de GRACE.

Abordando problemas comunes en las pruebas de deep learning para mejorar la fiabilidad del modelo.

Una mirada a los métodos de descenso por gradiente y su importancia en el aprendizaje automático.

Mejorando la eficiencia en revisiones sistemáticas a través de métodos innovadores de generación de consultas.

Explorando enfoques innovadores para mejorar la búsqueda de caminos robóticos en entornos complejos.

Este estudio investiga los sesgos en los modelos de lenguaje usando aprendizaje basado en prompts.

Explorando el cuello de botella relacional y su papel en entender conceptos abstractos.

La capacitación de futuro mejora la precisión de la traducción en tiempo real y reduce errores.

Nuevo enfoque automatiza el diseño de la función de recompensa para el aprendizaje por refuerzo profundo en robots.

Modelos de cabeza innovadores ayudan en la investigación cerebral y en la planificación de tratamientos.

Este método simplifica la elección de algoritmos y configuraciones para tareas de aprendizaje automático.

El dataset Rank2Tell mejora la comprensión de escenas de tráfico para la confianza en la tecnología de autos autónomos.

Un nuevo método para combinar mejor los resultados del sistema GEC.

Un nuevo método permite crear avatares humanos detallados y dinámicos.

Una mirada a las Redes de Máscaras Ensembladas y sus capacidades en la multiplicación de matrices.

Style2Fab permite a los usuarios personalizar modelos 3D sin afectar la funcionalidad.

Un nuevo enfoque mejora la identificación del jugador a través del análisis de fotogramas clave.