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Los modelos de lenguaje de largo contexto simplifican tareas complejas y mejoran la interacción con la IA.

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Un nuevo modelo mejora la detección de humo usando imágenes de satélite en condiciones difíciles.

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SubDLe usa aprendizaje automático para identificar subestructuras de galaxias más eficientemente.

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Explorando la sinergia entre los Modelos de Fundación y el Aprendizaje Federado para mejorar las aplicaciones de IA.

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Los modelos GLM-4 muestran capacidades mejoradas en comprensión y generación de lenguaje.

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Freya PAGE mejora la eficiencia en la computación distribuida con velocidades de computadoras desiguales.

Un nuevo método mejora las predicciones de ubicación de minerales usando aprendizaje auto-supervisado.

Un nuevo modelo combina LLMs y traducción automática para mejorar el procesamiento del lenguaje.

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Un nuevo método mejora el aprendizaje federado al usar solo una imagen para entrenar.

La Taxonomía de Prompts Jerárquicos mejora los métodos de evaluación para modelos de lenguaje.

Dos robots mejoran la navegación en laberintos a través de experiencias de aprendizaje compartidas, manteniendo la privacidad de los datos.

Una mirada al papel de la aproximación de Bethe en la predicción de resultados en sistemas complejos.

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Te presento SeTAR, una solución sin necesidad de entrenamiento para detectar datos fuera de distribución en redes neuronales.

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PromptDSI mejora la recuperación de documentos al gestionar de manera eficiente la información nueva y la existente.

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Restaurador soluciona de manera efectiva varios problemas de imágenes con una interfaz fácil de usar.

Nuevo método combina aprendizaje federado con modelos de difusión para la generación de imágenes centrada en la privacidad.

Explorando métodos cuánticos para un biclustering eficiente en conjuntos de datos complejos.

Un nuevo método mejora la traducción automática para idiomas subrepresentados.

Explorando los beneficios de los datos repetidos en el entrenamiento de redes neuronales.

Nuevos algoritmos mejoran las predicciones de los estados fundamentales cuánticos usando datos limitados.