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Este artículo examina métodos para probar modelos de lenguaje en busca de sesgos.

Este estudio mejora la clasificación de imágenes de patentes usando técnicas avanzadas de aprendizaje profundo.

Un nuevo método mejora el análisis de grandes conjuntos de datos en sistemas complejos.

El ajuste de máscara mejora la capacidad de los modelos de lenguaje para adaptarse a nuevos ejemplos.

LightPath ofrece un enfoque escalable y eficiente para la representación de rutas en el transporte inteligente.

Una visión general de los LLM, tocando sus aplicaciones y desafíos clave.

Un nuevo método mejora el rendimiento del modelo de lenguaje con menos datos de entrenamiento.

Combinar la física con el aprendizaje automático mejora la precisión y eficiencia de los modelos en varios campos.

El modelo FEML mejora las predicciones con datos limitados usando transferencia de conocimiento.

Nuevo método de aprendizaje profundo mejora las predicciones de temblores por terremotos para alertas a tiempo.

Un nuevo método mejora la precisión de la segmentación de imágenes en el sector salud.

Elegir los datos correctos es clave para hacer predicciones precisas sobre el comportamiento del océano.

Un nuevo enfoque para abordar la incertidumbre en los modelos de aprendizaje profundo.

Un nuevo método mejora cómo los modelos de lenguaje evalúan su confianza en las predicciones.

Un marco mejora los modelos de lenguaje para un mejor reconocimiento de entidades médicas.

Un nuevo enfoque combina el lenguaje y el aprendizaje auto-supervisado para mejorar el análisis de videos.

Explorando cómo las redes neuronales multiplicativas mejoran el modelado polinómico para simulaciones de ingeniería.

Un enfoque nuevo para abordar las vulnerabilidades en clasificadores mixtos.

Un método que mejora el aprendizaje automático para imágenes médicas con menos datos.

Abordar el impacto de muestras difíciles y etiquetas ruidosas en modelos de aprendizaje automático.

Un nuevo enfoque mejora la estimación de profundidad con datos de entrenamiento diversos.

La diversidad en el diseño de IA es clave para prevenir sesgos y promover la equidad.

Una mirada a la importancia de la fiabilidad en los sistemas de ML en varios campos.

Este artículo presenta un modelo para mejorar el compromiso del usuario a través de preferencias en evolución.

Este artículo presenta un método para obtener múltiples conjuntos de características para modelos predictivos.

Este artículo habla sobre el sesgo en el aprendizaje automático y sus impactos en los grupos minoritarios.

Un nuevo conjunto de datos ayuda a identificar textos editados por IA en resúmenes académicos.

Las actualizaciones de IWA mejoran el rendimiento del algoritmo haciendo pequeños ajustes según la importancia de la tarea.

PathOmics integra datos de patología y genómica para mejorar las predicciones de supervivencia para el cáncer de colon.

ROAD utiliza aprendizaje automático para identificar anomalías en los datos de la radioastronomía.

Un nuevo método mejora la augmentación de datos para la clasificación de imágenes histopatológicas.

Una mirada a cómo funciona la predicción conformal en condiciones desafiantes.

OMIGA mejora el aprendizaje multi-agente offline al integrar estrategias de aprendizaje global y local.

Nuevos métodos ofrecen soluciones a desafíos complejos de optimización en el aprendizaje profundo.

Una guía para elegir las características clave para mejorar el rendimiento del IDS.

Explorando métodos para aprender sobre poliedros a través de hiperplanos.

Nuevos métodos crean modelos digitales realistas para pruebas más seguras de dispositivos médicos.

DEFTri automatiza la clasificación de defectos, mejorando la asignación de problemas de software y la eficiencia.

Esta investigación mejora los métodos de estimación para entender redes complejas.

Un nuevo método mejora el reconocimiento del estado de los objetos usando grafos de conocimiento.