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Un nuevo método mejora la precisión para identificar el estrés en las plantas usando aumento de datos automatizado.

El estudio analiza la generalización y el rendimiento de la regresión ridge con características aleatorias usando valores propios.

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Una mirada a las redes neuronales, la incertidumbre y su impacto en la toma de decisiones de la IA.

SubDLe usa aprendizaje automático para identificar subestructuras de galaxias más eficientemente.

El aprendizaje activo cuántico mejora el entrenamiento del modelo al etiquetar datos de manera selectiva.

Explorando la sinergia entre los Modelos de Fundación y el Aprendizaje Federado para mejorar las aplicaciones de IA.

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Los modelos GLM-4 muestran capacidades mejoradas en comprensión y generación de lenguaje.

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Freya PAGE mejora la eficiencia en la computación distribuida con velocidades de computadoras desiguales.

Un nuevo método mejora las predicciones de ubicación de minerales usando aprendizaje auto-supervisado.

Un nuevo modelo combina LLMs y traducción automática para mejorar el procesamiento del lenguaje.

Un estudio sobre cómo mejorar el entrenamiento de redes neuronales con funciones de activación no diferenciables.

Un método para evaluar el conocimiento del modelo a través del procesamiento interno.

La investigación muestra cómo la autoatención mejora el modelado de respuesta neuronal en el aprendizaje profundo.

Un nuevo método mejora el aprendizaje federado al usar solo una imagen para entrenar.

La Taxonomía de Prompts Jerárquicos mejora los métodos de evaluación para modelos de lenguaje.

Dos robots mejoran la navegación en laberintos a través de experiencias de aprendizaje compartidas, manteniendo la privacidad de los datos.

Una mirada al papel de la aproximación de Bethe en la predicción de resultados en sistemas complejos.

Una mirada a las pruebas basadas en escenarios para evaluar modelos de generación de código.

Te presento SeTAR, una solución sin necesidad de entrenamiento para detectar datos fuera de distribución en redes neuronales.

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PromptDSI mejora la recuperación de documentos al gestionar de manera eficiente la información nueva y la existente.

Los entornos sintéticos mejoran la eficiencia y el rendimiento del entrenamiento de agentes de RL.

Restaurador soluciona de manera efectiva varios problemas de imágenes con una interfaz fácil de usar.

Nuevo método combina aprendizaje federado con modelos de difusión para la generación de imágenes centrada en la privacidad.

Explorando métodos cuánticos para un biclustering eficiente en conjuntos de datos complejos.

Un nuevo método mejora la traducción automática para idiomas subrepresentados.

Explorando los beneficios de los datos repetidos en el entrenamiento de redes neuronales.

Nuevos algoritmos mejoran las predicciones de los estados fundamentales cuánticos usando datos limitados.

Nuevo programa de IA supera a los conductores humanos usando solo datos internos del coche.

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Una nueva perspectiva sobre cómo mejorar las GNNs para estructuras de grafos complejas.

FuseGen combina varios modelos para obtener datos sintéticos de mejor calidad en el aprendizaje automático.

Un método para mejorar la privacidad de los datos en el aprendizaje federado eliminando influencias de datos específicas.

Reorganizar las divisiones de datos mejora la optimización de hiperparámetros en el aprendizaje automático.