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Un nuevo modelo que combina LSTMs con computación cuántica para mejorar el manejo de datos.

Un nuevo marco mejora los escenarios de prueba para vehículos autónomos en garages.

AdaDistill mejora el reconocimiento facial al optimizar la transferencia de conocimiento entre modelos.

Un nuevo método mejora el rendimiento del modelo al reconocer clases subrepresentadas.

Un nuevo marco mejora el rendimiento de modelos grandes de manera eficiente durante el ajuste fino.

M-SAT mejora los Transformadores de Decisión para tareas de acción complejas.

Avances en la predicción de la calidad del habla usando métodos eficientes para dispositivos móviles.

Las matrices aleatorias abren nuevas formas de resolver problemas complejos en varios campos.

Un nuevo método mejora el aprendizaje de los robots con datos etiquetados limitados.

Un nuevo marco que mejora las predicciones para modelos de lenguaje grandes usando datos de rendimiento históricos.

Un nuevo método reduce el uso de energía mientras mejora los resultados de aprendizaje en sistemas descentralizados.

SLIMER mejora el rendimiento de NER al centrarse en definiciones y directrices.

Una nueva biblioteca de Python simplifica la detección de acciones en videos deportivos para un mejor análisis.

Un método para convertir datos continuos en una forma más simple y discreta.

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Un nuevo conjunto de datos mejora el estudio de la aerodinámica de los autos para una mejor eficiencia en el diseño.

Los investigadores mejoran la comprensión de gráficos a través de distancias aprendidas y características de nodos.

Esta investigación investiga la entrenabilidad de las políticas cuánticas en el aprendizaje por refuerzo, destacando los desafíos clave.

La investigación revela que SNPs que afectan la unión de GATA4 están relacionados con enfermedades del corazón.

Nuevos métodos revelan el comportamiento del sistema a partir de datos sesgados en la dinámica molecular.

Examinando el impacto de la IA y el ML en las futuras tecnologías de redes 6G.

Nuevos métodos mejoran la velocidad y precisión del muestreo en modelos de difusión.

Este estudio examina el uso de preguntas estructuradas para mejorar las respuestas de los LLM.

CPT mejora el rendimiento de modelos de caja negra sin acceso directo a los parámetros internos.

Explorando tres enfoques para identificar atributos y valores de productos en el comercio electrónico.

M IST mejora la interacción entre modelos visuales y de lenguaje para un mejor rendimiento.

Aprende cómo los métodos de optimización existentes pueden manejar datos aproximados de manera efectiva.

Un nuevo enfoque ajusta los modelos de difusión para alinearse mejor con las preferencias del usuario.

Un nuevo método mejora la certeza de predicción en modelos de lenguaje para preguntas de sí/no.

Los KANs mejoran el análisis y clasificación de imágenes mientras usan menos recursos.

M2QA mejora el aprendizaje automático para preguntas en varios idiomas y temas.

Este artículo examina las limitaciones del aprendizaje en contexto en modelos de lenguaje grandes.

Este artículo habla sobre la optimización en el espacio de Wasserstein, centrándose en medidas de probabilidad complejas.

Combinar la poda y la cuantización hace que la eficiencia de las DNN sea más fácil para dispositivos más pequeños.

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