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Mejorando la detección de objetos en imágenes microscópicas con menos muestras etiquetadas.

Un nuevo marco mejora la adaptabilidad de los modelos de visión-lenguaje a través de un procesamiento de datos inteligente.

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Un nuevo enfoque mejora la recuperación de ejemplos para modelos de lenguaje grandes.

Nuevas técnicas usan aprendizaje automático para predecir las propiedades de las galaxias basándose en los halos de materia oscura.

Se presenta un nuevo método para evaluar la calidad de las historias en las máquinas.

Un nuevo método mejora los modelos de NLP al centrarse en transformaciones sintácticas.

Un nuevo método mejora el descubrimiento de partes en imágenes usando transformadores.

Nuevas técnicas para aproximaciones rápidas de matrices de núcleo usando métodos de Chebyshev y tensor train.

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LayerShuffle mejora la robustez de las redes neuronales al permitir una ejecución flexible de las capas.

RealMLP mejora la eficiencia del machine learning para el análisis de datos tabulares.

Un nuevo marco mejora el rendimiento del modelo con datos limitados.

Un nuevo método mejora el descubrimiento molecular usando algoritmos evolutivos y modelos de lenguaje.

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Un nuevo método mejora la precisión en el análisis de imágenes médicas usando datos limitados.

Un nuevo método mejora la eficiencia del entrenamiento para ecuaciones complejas usando escalado variable.

Nuevos métodos mejoran la clasificación de supernovas a partir de los datos de la encuesta DESI.

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Swin SMT mejora el análisis de imágenes médicas para una mejor precisión en las tareas de segmentación.

AFIND+ mejora el aprendizaje federado descentralizado al optimizar la selección de vecinos y la agregación de actualizaciones.

Un nuevo marco mejora el modelado predictivo al integrar datos de sensores y simulaciones.

Los modelos de difusión enmascarada muestran potencial en la generación de texto e imágenes.

Un nuevo enfoque para mejorar la fiabilidad de las predicciones en el aprendizaje automático.

Un nuevo método mejora la búsqueda de expresiones matemáticas a partir de datos.

Explorando cómo las redes de Hopfield imitan el almacenamiento y la recuperación de memoria en el cerebro.

Presentamos un nuevo método para redes neuronales bayesianas que mejora el modelado de la incertidumbre.

Explorando el potencial de los KAHMs en el aprendizaje federado para mejorar la privacidad y la eficiencia.

Un enfoque novedoso para la clasificación de formas usando técnicas basadas en grafos.

Un nuevo método mejora el seguimiento de objetos al gestionar la memoria de manera eficiente.

Examinando cómo la invariancia afecta el rendimiento del modelo en el aprendizaje por transferencia.

Este método mejora la selección de datos en la optimización bayesiana, aumentando la eficiencia y los resultados.

Grad-CAPS mejora la suavidad de la acción en el aprendizaje por refuerzo para la robótica y sistemas autónomos.

Un nuevo método basado en gráficos mejora la precisión y eficiencia del seguimiento de múltiples objetos.

Examina varios ataques de jailbreak en modelos de lenguaje y sus defensas.

Nuevas técnicas mejoran la velocidad de entrenamiento para modelos de recomendación de aprendizaje profundo.