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Este estudio investiga cómo medir e inculcar conocimiento en los LLMs de manera efectiva.

Presentamos un enfoque modular innovador para mejorar la eficiencia y el rendimiento del aprendizaje por refuerzo.

Este artículo habla sobre las ventajas y desafíos del aprendizaje por transferencia de hipótesis en el aprendizaje automático.

Un estudio revela cómo ajustamos las tasas de aprendizaje según nueva información.

Este documento presenta un método para mejorar la toma de decisiones de los coches autónomos en tráfico mixto.

Aprovechando modelos base para detectar violaciones de políticas de forma eficiente con mínima supervisión.

Una mirada a cómo la parametrización de Hadamard mejora el aprendizaje en técnicas de aprendizaje por refuerzo.

Un nuevo método mejora el aprendizaje auto-supervisado para tareas de predicción densa.

Este artículo explora los desafíos en las explicaciones de modelos y métodos para mejorar la consistencia.

Un nuevo método reduce la necesidad de recursos mientras entrena modelos de PLN de manera efectiva.

La capa HT-perceptron mejora las redes neuronales al combinar técnicas clásicas y cuánticas.

Un estudio revela conexiones entre las DNN y la comprensión visual humana.

HypLL simplifica el aprendizaje profundo para datos jerárquicos usando espacio hiperbólico.

El marco GADGET mejora la claridad en las predicciones de machine learning al abordar las interacciones de características.

Explorando técnicas de aprendizaje continuo aplicadas a estructuras de grafos complejas.

Nuevos algoritmos mejoran el análisis de conjuntos de datos complejos y de alta dimensión.

Un nuevo modelo mejora el diseño de anticuerpos para vacunas más efectivas.

Este estudio propone un estándar para mejorar los métodos de aprendizaje auto-supervisado para datos de video.

La investigación resalta mejoras en los métodos de RL para entornos parcialmente observables.

Una mirada a las relaciones causales dentro de los datos y su importancia.

Nuevas incrustaciones de gráficos mejoran la distinción entre gráficos no isomorfos en tareas de aprendizaje automático.

Un nuevo método aclara cómo las características del estado afectan el rendimiento de los agentes en el aprendizaje por refuerzo.

Un nuevo método mejora la precisión de los histogramas en la interpretación de datos.

Explorando el papel de la augmentación de datos en mejorar el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático.

Los investigadores presentan métodos para optimizar y comprimir redes neuronales para hacerlas más accesibles.

Un nuevo enfoque utiliza datos limitados para mejorar las predicciones de interacciones entre proteínas y péptidos.

Un nuevo método mejora la verificación de hablantes al combinar la destilación de conocimientos y el ajuste fino.

Una mirada más cercana al eficiente método de Galerkin para descomposiciones espectrales.

JABBERWOCK usa WebAssembly para mejorar la detección de sitios web maliciosos de manera efectiva.

DeCoR ayuda a las máquinas a aprender nuevos sonidos sin olvidar los viejos.

Este artículo habla sobre un método combinado para la edición de código automatizada efectiva.

Abordando el desafío de calibración en el aprendizaje profundo con técnicas Mixup.

PEAR mejora el aprendizaje en tareas complejas mediante el etiquetado adaptativo y la imitación.

Un nuevo método mejora la precisión de los modelos de lenguaje mediante evidencia de conocimiento estructurado.

Un nuevo diseño de neurona mejora las capacidades de las CNN mientras reduce los costos computacionales.

Explorando el rendimiento de RC-FPI en problemas de optimización inconsistentes.

Un nuevo método mejora la traducción de imágenes, aumentando el realismo en retratos artísticos.

Nuevos métodos mejoran la eficiencia de muestreo para grandes conjuntos de datos en aprendizaje automático.

Un nuevo método mejora el conteo de granos de maíz usando procesamiento de imagen avanzado.

Un nuevo modelo de IA mejora la colaboración y la toma de decisiones en los juegos y más allá.