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El aprendizaje por refuerzo de bucle abierto ofrece una nueva forma para que los agentes tomen decisiones.

Un nuevo método usa traducción para mejorar el entrenamiento de modelos de lenguaje.

Explorando el papel de las RNN en el análisis de sistemas cuánticos y sus interacciones.

Un nuevo enfoque para evaluar resúmenes personalizados más allá de solo la precisión.

La investigación revela estrategias efectivas para usar corpora paralelos en modelos multilingües.

Mejora el entrenamiento del modelo para tareas de programación mediante técnicas efectivas de depuración de datos.

Los datos que faltan afectan el rendimiento del modelo y las ideas que se obtienen del aprendizaje automático.

Nuevas ideas sobre los compuestos de Cu-W mejoran su potencial para varias aplicaciones.

GraphArena evalúa el rendimiento de LLM en problemas de grafos usando datos del mundo real.

Una mirada a los métodos para aclarar las decisiones de la IA a través del suavizado de gradientes.

Este artículo presenta un método que simplifica la recuperación y generación de texto en PLN.

Un nuevo sistema mejora el procesamiento de datos mientras asegura la privacidad del usuario y el uso eficiente de recursos.

Diseño de controladores eficiente para sistemas inciertos usando técnicas de abstracción.

Los robots aprenden más rápido y mejor con recompensas escasas y un enfoque de tiempo mínimo.

Meent mejora las simulaciones electromagnéticas y el aprendizaje automático para el diseño de dispositivos ópticos.

El BPE acústico mejora la inteligibilidad y la calidad del habla en sistemas TTS.

Un nuevo método combina razonamiento basado en texto y SQL para mejorar las respuestas a preguntas sobre tablas.

Una herramienta para verificar la seguridad de modelos de aprendizaje profundo.

Una mirada a los métodos de regresión no paramétrica usando gráficos geométricos y enfoques bayesianos.

Las redes neuronales gráficas de conmutación mejoran la comprensión de los gráficos dirigidos a través de una mejor visión de las relaciones.

La investigación muestra que ajustar con datos en inglés puede mejorar la recuperación de información multilingüe.

Este artículo examina temas relacionados con el entrenamiento de redes neuronales y su estabilidad.

Un sistema que genera recetas de cocina a partir de imágenes de comida.

Nuevos algoritmos mejoran la eficiencia en la optimización bilevel distribuida con compresión de comunicación.

HIGHT mejora los modelos de lenguaje usando información jerárquica de datos en grafo.

Este estudio examina cómo los datos visuales y textuales afectan el rendimiento del modelo.

Este trabajo se centra en una mejor representación de números usando incrustaciones de dígitos para mejorar las predicciones.

Un nuevo método mejora la eficiencia en acoplamientos de baja entropía para grandes distribuciones.

CD-T mejora la comprensión de los modelos de transformadores, lo que mejora la interpretación y la confianza.

Aprende cómo el aprendizaje bayesiano mejora las predicciones y maneja la incertidumbre en el aprendizaje automático.

Un enfoque novedoso mejora la detección de señales periódicas en datos astronómicos.

Este trabajo mejora la detección de drones a través de métodos innovadores y datos sintéticos.

Un nuevo método mejora la precisión de las estimaciones del efecto del tratamiento con el tiempo.

Una mirada a los Flujos Normalizantes y su papel en el modelado generativo.

BasisN aborda los desafíos de RRAM para cálculos más rápidos y eficientes en energía de redes neuronales profundas.

Un nuevo enfoque mejora el razonamiento en los modelos de lenguaje al generar errores controlados.

Este artículo habla sobre métodos efectivos para mejorar la cuantificación de la incertidumbre en modelos complejos usando redes neuronales.

Este documento investiga algoritmos aleatorios para mejorar el rendimiento en problemas de estiramiento de contenedores en línea.

Este artículo examina métodos para evaluar resúmenes de texto utilizando modelos de lenguaje grandes.

DeepMoveSORT mejora la eficiencia del seguimiento de objetos, especialmente en situaciones de movimiento complicado.