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Los mínimos locales y las mesetas estériles dificultan el entrenamiento de algoritmos cuánticos.

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Un marco que personaliza las estrategias de aprendizaje para las diversas necesidades de los estudiantes.

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CADE optimiza redes neuronales de picos para mejor rendimiento y eficiencia.

Un nuevo método combina el aprendizaje profundo con técnicas polinómicas para mejorar las aproximaciones de funciones.

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Mejorando la precisión de las predicciones a través de métodos innovadores de agregación de pérdidas.

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Un nuevo método mejora la resolución de eventos al combinar modelos de lenguaje para mayor precisión.

Explorando cómo los LLMs usan el razonamiento para enfrentar tareas complejas.

Este trabajo revela cómo varios factores se influyen entre sí en sistemas complejos.

Nuevos métodos buscan mejorar las capacidades de razonamiento en los modelos de lenguaje.

Un nuevo enfoque combina técnicas bayesianas y toma de decisiones para mejorar los resultados de planificación.

Pruebas recientes muestran que los LLMs tienen debilidades en el razonamiento simple a pesar de sus altas puntuaciones en los benchmarks.

Un nuevo enfoque para potenciar las GNNs contra ruidos y ataques.

Un método para una optimización eficiente sobre la variedad de Stiefel usando modelos de baja dimensión.

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Zyda, un conjunto de datos con 1.3 billones de tokens, mejora el entrenamiento de modelos de lenguaje.

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Investigación sobre perturbaciones sintéticas para mejorar los mapas HD en coches autónomos.