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CatCode busca mejorar la evaluación de los LLMs en tareas de codificación y lenguaje.

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NPHardEval4V evalúa las capacidades de razonamiento de modelos de lenguaje grande multimodal.

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VCoTTA mejora la adaptación del aprendizaje automático con una gestión efectiva de la incertidumbre.

Examinando el olvido federado y sus desafíos en la privacidad del machine learning.

Este estudio mejora la programación de mantenimiento usando aprendizaje por refuerzo profundo para máquinas industriales.

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Explorando las inexactitudes en los modelos de lenguaje grandes y sus implicaciones.

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La investigación muestra cómo los LLMs pueden exponer datos de entrenamiento, lo que genera preocupaciones sobre la privacidad.

Una mirada concisa al problema de la bola de enclavamiento mínimo y sus aplicaciones.

Un nuevo método mejora la edición de imágenes con indicaciones de texto usando autoatención.

Un nuevo método combina redes neuronales y descomposición de dominios para resolver PDEs complejas.

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BTSbot automatiza la clasificación de transitorios brillantes de los datos de ZTF, mejorando la eficiencia.

Un nuevo método mejora el entrenamiento de modelos que combinan la comprensión de imágenes y texto.

Un nuevo método mejora los modelos de difusión utilizando la estimación de puntajes de vecinos más cercanos.

Una revisión del papel del aprendizaje profundo en la predicción de configuraciones de rendimiento de software.

Combinando sistemas basados en reglas y aprendizaje profundo para entender mejor las relaciones.

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El conjunto de datos CLEVR-POC mejora el razonamiento en la respuesta a preguntas visuales usando escenarios de objetos ocultos.

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Integrar datos visuales mejora la tecnología de traducción para obtener mejores resultados.

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Este estudio compara cómo los humanos y las DNNs aprenden a reconocer nuevas imágenes.

Un nuevo modelo mejora la comprensión de las relaciones entre variables usando técnicas de aprendizaje supervisado.

ImgTrojan manipula VLMs usando datos de entrenamiento engañosos.

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