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Un nuevo sistema mejora las capacidades de VQA en vietnamita a través de la integración innovadora de modelos.

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Explorando las capacidades de las redes sinusoidales para manejar datos complejos.

Un nuevo método mejora la precisión y la interpretabilidad de la clasificación de datos usando árboles de decisión y STL.

Add-SD simplifica la edición de imágenes al permitir la adición de objetos realistas a través de mensajes de texto.

Explorando el papel de la gravedad modificada en entender fenómenos cósmicos.

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MoFO ayuda a los modelos de lenguaje grandes a retener conocimiento durante el ajuste fino sin perder rendimiento.

Nuevo método de aprendizaje profundo mejora el análisis de defectos porosos en polvos metálicos.

Nuevos métodos mejoran la segmentación semántica al considerar las relaciones entre clases.

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Presentando CNES para una predicción de enlaces eficiente en redes cambiantes.

Nuevo marco evalúa cómo los modelos de imagen interpretan la información gráfica a través de la precisión del canal.

Nuevo enfoque de datos sintéticos mejora la privacidad en el aprendizaje federado.

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ARCLE ayuda a los investigadores a mejorar las habilidades de resolución de problemas de la IA usando aprendizaje por refuerzo.

DAAG mejora el aprendizaje de robots usando experiencias pasadas y modelos avanzados.

Un nuevo método mejora el proceso de entrenamiento para modelos de IA complejos.

SynthVLM crea datos sintéticos de alta calidad para entrenar modelos de lenguaje visual de manera eficiente.

Un nuevo marco para el aprendizaje en línea eficiente en redes neuronales de picos.

BVI-AOM ofrece un recurso diverso para optimizar técnicas de compresión de video.

JaColBERTv2.5 mejora el rendimiento de recuperación en japonés con menos datos.

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Un nuevo enfoque para mejorar la eficiencia en el aprendizaje multitarea usando matrices de bajo rango.

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Nuevos métodos mejoran la predicción de trayectorias para una conducción autónoma más segura.

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