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El aprendizaje automático mejora las predicciones del rendimiento y la eficiencia de las turbinas de gas.

La investigación muestra cómo los robots pueden navegar mejor usando planos de piso y modelos de lenguaje visual.

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Usando modelos de lenguaje grandes para simplificar la retroalimentación en el aprendizaje por refuerzo.

Un nuevo enfoque combina GANs con física para modelar estructuras porosas.

Explorando métodos codiciosos y óptimos para entrenar árboles de decisión en el aprendizaje automático.

Combinar modelos neuronales y de difusión mejora la precisión en las predicciones de turbulencias.

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Usando imágenes sintéticas de PET/CT para mejorar la detección de tumores y el rendimiento del modelo.

MEXMA mejora la representación de oraciones en diferentes idiomas, haciendo que las herramientas de comunicación multilingüe sean más chidas.

Los científicos usan aprendizaje automático para optimizar la síntesis de materiales y mejorar la eficiencia.

PromSec optimiza los prompts para generar código seguro y funcional con LLMs.

Un método para mejorar los modelos de aprendizaje automático que manejan datos corruptos.

Explorando métodos efectivos para identificar características de productos en el comercio electrónico.

Un nuevo método mejora la estimación de incertidumbre en gráficos por computadora para representaciones de escenas realistas.

Un análisis de la efectividad de la detección de señales mediante la estimación de la covarianza del ruido.

Michelangelo evalúa los modelos de lenguaje según su capacidad para razonar a través de contextos largos.

Un nuevo método mejora la comprensión de los resultados de agrupamiento a través de explicaciones contrafactuales.

Un nuevo marco mejora el reconocimiento de voz al modelar las relaciones de sonido de manera efectiva.

Un nuevo método simplifica el etiquetado 3D para autos autónomos usando imágenes de cámaras estándar.

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DriftNet imita los procesos de aprendizaje biológico para mejorar la capacidad de la IA de aprender de manera continua.

Este artículo habla sobre métodos de datos enfocados en la privacidad utilizando aprendizaje federado y hashing de transferencia profunda.

Un nuevo conjunto de datos busca mejorar el razonamiento multimodal en los modelos de lenguaje.

Mejorando el rendimiento de Q-learning en medio de retroalimentación corrupta en aplicaciones del mundo real.

Examinando los efectos de CaPE en las estimaciones de probabilidad en la segmentación de imágenes.

Un nuevo modelo para robótica mejora la velocidad y reduce las necesidades de datos.

Un nuevo marco mejora la detección de relaciones entre objetos en videos, aumentando la precisión y la adaptabilidad.

Un nuevo enfoque acelera el procesamiento en modelos de lenguaje grandes para un mejor rendimiento.

Un nuevo método mejora el rendimiento del modelo de lenguaje al simplificar la información externa.

Un nuevo método mejora la detección de inexactitudes en los modelos de lenguaje.

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El marco Learn2Aggregate mejora la eficiencia en la Programación Lineal Entera Mixta.

Un nuevo modelo mejora el análisis de ECG al integrar una clasificación precisa y una estimación de incertidumbre.