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Nuevas técnicas mejoran la verificación de redes neuronales profundas para aplicaciones más seguras.

Abordando contradicciones en los diálogos de IA para una mejor comunicación.

Un nuevo enfoque mejora la síntesis de conjuntos de datos para modelos de lenguaje, aumentando la diversidad de la salida.

Usando el lenguaje natural para mejorar el aprendizaje de los robots de simulaciones a tareas del mundo real.

El centrado de recompensas mejora la efectividad de los algoritmos de aprendizaje por refuerzo.

Un nuevo método para detectar el comportamiento inapropiado de los vehículos mientras se protege la privacidad.

Un estudio sobre cómo mejorar la detección de video en streaming mientras se mantiene la privacidad del usuario.

Adapprox reduce el uso de memoria en el aprendizaje profundo mientras mantiene el rendimiento.

Un método para borrar identidades de modelos generativos mientras se mantiene la calidad de la imagen.

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Chameleon combina imágenes y texto sin problemas, mejorando las capacidades de generación de contenido.

Examinando cuántos ejemplos mejoran el rendimiento de los modelos multimodales.

Este documento presenta métodos para mejorar la extracción de hechos temporales de oraciones complejas.

Este artículo habla sobre la importancia de la equidad en las predicciones de aprendizaje automático.

Un nuevo enfoque mejora el aprendizaje de características en redes neuronales para un mejor rendimiento.

Este estudio muestra cómo el contexto mejora la comprensión de imágenes y preguntas por parte de las máquinas.

Una mirada a la sub-muestra como solución para datos desbalanceados en el aprendizaje automático.

Una nueva computadora de reserva fotónica mejora las predicciones utilizando fibras ópticas y retrodispersión de Rayleigh.

Un nuevo método para mejorar la selección de preguntas en modelos de lenguaje.

Abordando la confiabilidad, generalizabilidad y confidencialidad en Graph ML.

Simformer mejora los métodos de inferencia al abordar los desafíos en el análisis basado en simulaciones.

Este método mejora la comprensión de las interacciones de características en modelos de aprendizaje automático.

Un nuevo método para comprimir CNNs mientras se mantiene la precisión para un procesamiento de imágenes eficiente.

Un enfoque novedoso para reconocer eventos en videos usando datos etiquetados limitados.

Presentando un enfoque eficiente para optimizar la memoria de los LLMs mientras se mantiene el rendimiento.

La investigación muestra que los LLMs pueden mejorar su rendimiento aprendiendo de otras tareas.

Este estudio evalúa herramientas de calidad automatizadas para resonancias magnéticas del cerebro en conjuntos de datos clínicos.

Mejorando la equidad en la IA al involucrar a expertos en el tema en la generación de datos.

Un estudio evalúa varios métodos para la segmentación precisa de células usando técnicas de imagen avanzadas.

Nuevos métodos mejoran la detección de objetos pequeños en imágenes.

Nuevos métodos buscan mejorar la precisión de las máquinas al responder preguntas financieras.

Examinando cómo los LLM aprenden y toman decisiones basadas en recompensas.

AL-DSGD mejora la eficiencia del aprendizaje distribuido a través de una comunicación dinámica y contribuciones ponderadas.

Una mirada al principio CAP y su impacto en los modelos de lenguaje grandes.

Nuevo modelo predice estelas de turbinas para mejorar el rendimiento de parques eólicos.

Un enfoque novedoso permite analizar datos de células individuales con información faltante.

Un nuevo método para reconocer mejor los objetos pequeños en visión por computadora.