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TG-PhyNN combina redes neuronales y leyes físicas para hacer predicciones más precisas.

Un nuevo marco mejora cómo los datos visuales mejoran los modelos de lenguaje.

Examinando la memorización en modelos de lenguaje y técnicas de muestreo.

Los investigadores usan datos sintéticos para mejorar el rendimiento de los modelos de IA sin perder calidad.

Este artículo habla sobre un nuevo marco para mejorar el razonamiento en los modelos de IA.

GRLinQ mejora la comunicación directa entre dispositivos usando técnicas de machine learning.

El modelo ResVG mejora el reconocimiento de objetos en imágenes a través de un mayor detalle y relaciones.

Explorando nuevos métodos para mejorar la recuperación de pasajes con una colección de pruebas a gran escala.

OpenFGL ofrece un marco completo para evaluar métodos de aprendizaje federado de grafos de manera efectiva.

ART simplifica el desarrollo de modelos de aprendizaje profundo con pasos estructurados y herramientas de depuración.

Examinando la codificación de datos en el aprendizaje automático cuántico y su impacto en el rendimiento.

Un nuevo enfoque equilibra conjuntos de datos para mejorar el reconocimiento de imágenes usando imágenes reales y sintéticas.

Este artículo habla sobre problemas éticos en la visión por computadora, centrándose en la privacidad y el sesgo.

Un nuevo punto de referencia ayuda a evaluar los tokenizadores de habla para un mejor rendimiento.

Nuevos modelos mejoran las sugerencias de productos según el comportamiento del usuario.

Un enfoque nuevo usando el operador de Koopman para gestionar sistemas complejos.

Nuevos métodos mejoran la detección y ensamblaje en el reconocimiento óptico de música.

Explorando el auge de las herramientas de IA y su impacto en la tecnología.

Un nuevo enfoque mejora el rendimiento del sistema al abordar las incertidumbres en el diseño y control.

Un nuevo enfoque para valorar los datos destaca su unicidad para el aprendizaje automático.

Nueva métrica mejora la comprensión de textos de IA y escritura humana.

Este artículo presenta un nuevo método para restaurar imágenes afectadas por la lluvia, la nieve y la neblina.

Perspectivas y consejos para la creación responsable de conjuntos de datos en el aprendizaje automático.

Una nueva herramienta para mejorar predicciones usando técnicas de aprendizaje profundo y asimilación de datos.

Un nuevo método para detectar alucinaciones en modelos de lenguaje usando datos corruptos.

Este estudio examina el rendimiento del modelo de detección de postura sin conocimiento previo del tema.

La investigación explora el aprendizaje automático para clasificar el autismo a través de datos de imágenes cerebrales.

Un nuevo enfoque mejora la detección de eventos en LLMs usando Grafos Causales Semánticos.

Un nuevo método mejora el reconocimiento automático de voz al preservar el orden del sonido en la transferencia de conocimiento.

Un nuevo método aprovecha datos de voz para mejorar las evaluaciones de autismo.

La preparación de datos en el aprendizaje automático puede afectar la explicabilidad de las decisiones médicas.

Este estudio analiza cómo los modelos de lenguaje mejoran los resultados de OCR para periódicos históricos.

Nuevo método mejora la calidad de generación de imágenes con tecnología cuántica.

Explorando el aprendizaje continuo en redes neuronales a través del Neural Tangent Ensemble.

QAdaPrune simplifica la poda de parámetros en circuitos cuánticos variacionales para mejor rendimiento.

MoRe Fine-Tuning ofrece una forma más eficiente de adaptar grandes modelos de aprendizaje automático.

Combinando redes neuronales y computación cuántica para diseñar circuitos optimizados.

Un nuevo marco ayuda a los robots a planear y ejecutar tareas de manera más efectiva.

Usando GNNs para mejorar la precisión en la predicción del consumo de electricidad.

Un nuevo marco mejora la adaptabilidad del aprendizaje automático en diversos entornos visuales.