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La investigación muestra cómo la autoatención mejora el modelado de respuesta neuronal en el aprendizaje profundo.

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.

Una mirada a las pruebas basadas en escenarios para evaluar modelos de generación de código.

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

Un estudio sobre el uso de LLMs para juzgar otros LLMs y sus implicaciones.

Explora el impacto de la investigación en IA en el procesamiento del lenguaje natural.

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

Los entornos sintéticos mejoran la eficiencia y el rendimiento del entrenamiento de agentes de RL.

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.

Nuevo programa de IA supera a los conductores humanos usando solo datos internos del coche.

Este artículo habla sobre cómo las redes neuronales profundas aprenden el lenguaje a través de la predicción del siguiente token.

Una nueva perspectiva sobre cómo mejorar las GNNs para estructuras de grafos complejas.

FuseGen combina varios modelos para obtener datos sintéticos de mejor calidad en el aprendizaje automático.

Un método para mejorar la privacidad de los datos en el aprendizaje federado eliminando influencias de datos específicas.

Reorganizar las divisiones de datos mejora la optimización de hiperparámetros en el aprendizaje automático.

Abordando las preocupaciones de seguridad del código producido por modelos de lenguaje grandes.

Este artículo explora métodos de explicación en la clasificación de series temporales multivariantes usando algoritmos de machine learning.

Los datos sintéticos mejoran la precisión de la detección de posturas en discusiones en línea.

Un nuevo método para mejorar la estabilidad y el rendimiento del modelo en entornos de pocos recursos.

Introduciendo la conversión de voz espacial para mejorar el realismo y la inmersión del audio.

Un nuevo método aumenta la velocidad y eficiencia en la planificación usando el conocimiento existente.

Explora reglas de filtrado sólidas para una selección rápida de características en conjuntos de datos complejos.

Un nuevo conjunto de datos para mejorar la interpretación de imágenes de teledetección por parte de máquinas.

Un nuevo método mejora el intercambio de datos para un entrenamiento eficiente de GNN.

Un nuevo método mezcla imágenes reales y sintéticas para mejorar los modelos de aprendizaje automático.

Presentando un método flexible para las tasas de aprendizaje que mejora el rendimiento del modelo sin horarios preestablecidos.

Snap ayuda a los modelos de lenguaje grandes a desaprender información específica sin perder su rendimiento.

PruningBench ofrece una forma estandarizada de evaluar métodos de poda, mejorando la eficiencia de los modelos en el aprendizaje automático.

Este artículo revisa FS-GEN, que combina modelos grandes y pequeños para mejores resultados.

Examinando cómo la activación de neuronas mejora el razonamiento aritmético en modelos de lenguaje grandes.

Nuevo método mejora la detección de convulsiones en datos de EEG utilizando aprendizaje automático.

Explora cómo las experiencias recientes moldean la toma de decisiones en el aprendizaje por refuerzo.