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

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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.

Presentando un modelo que mejora la precisión de las predicciones para datos de series temporales.

Una nueva técnica mejora la detección de anomalías utilizando aprendizaje auto-supervisado.

TRIP mejora la eficiencia del reconocimiento visual por máquina utilizando datos de cámaras basadas en eventos.

Un método rápido para resolver problemas de optimización usando supercuantiles.

Una nueva estrategia de defensa para LLMs contra ataques de puerta trasera.

Un método para mejorar la prueba de hipótesis en el análisis de clústeres.

Nuevas técnicas buscan corregir errores en los modelos de lenguaje sin necesidad de volver a entrenarlos por completo.

Un nuevo método para enseñar a las máquinas a través de videos a pesar de las diferencias visuales.

SAFER mejora las predicciones en grafos de conocimiento con ejemplos limitados.

Un nuevo método combina el aprendizaje automático con el agrupamiento grueso para mejorar la modelización de materiales.

WavRx analiza el habla para la salud mientras protege la privacidad, mostrando resultados diagnósticos prometedores.

Este estudio examina cómo las redes neuronales equivariantes mejoran el rendimiento de RL Offline utilizando datos limitados.

Un nuevo método mejora la fiabilidad de las predicciones utilizando múltiples vistas de datos.

Un nuevo método para proteger conjuntos de datos contra el uso no autorizado en modelos generativos.

Soft-QMIX combina QMIX y máxima entropía para mejorar la cooperación entre agentes.

Este estudio presenta una nueva estrategia de exploración para el aprendizaje por refuerzo en entornos inciertos.

Este artículo explora cómo la privacidad diferencial protege los datos de ECG en la salud.

Este estudio usa redes neuronales para mejorar la precisión en la detección de estrellas en astrofotografía.

Un nuevo sistema permite a los científicos de datos revertir fácilmente los estados de sesión.

Métodos eficientes para identificar drones utilizando redes neuronales convolucionales.

Explorando el papel de los modelos de lenguaje en el procesamiento de datos estructurados.

Técnicas para acelerar la creación de checkpoints en modelos de aprendizaje profundo.

Aprende cómo las redes neuronales booleanas pueden simplificar los procesos de aprendizaje profundo.

DIPS se encarga de los problemas de calidad de datos en el pseudo-etiquetado para mejorar los resultados del aprendizaje automático.

Nuevos métodos mejoran la comunicación y la precisión en los sistemas de aprendizaje descentralizado.

Este artículo explora métodos de conjunto para un aprendizaje efectivo de pocos ejemplos con modelos de lenguaje.

Examinando problemas de modelos de lenguaje con idiomas menos comunes y proponiendo métodos de evaluación.

Investigar las desintegraciones del Higgs puede revelar secretos sobre la materia oscura y sus conexiones.

Un método para mejorar los modelos de lenguaje reduciendo los resultados no deseados durante el entrenamiento.

Un nuevo marco de modelo de difusión mejora la restauración de imágenes a partir de versiones degradadas.

Técnicas para mejorar modelos de IA usando retroalimentación de contrapartes menos capaces.

CoDreamer mejora la cooperación entre agentes en entornos dinámicos.

Una mirada crítica a los conjuntos de datos estándar en el aprendizaje automático.

Explorando técnicas para reducir el sesgo en modelos de lenguaje avanzados.

Nuevos métodos mejoran la toma de decisiones en escenarios multijugador usando retroalimentación basada en preferencias.