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Un nuevo enfoque hace que las tareas de aprendizaje automático sean más fáciles de entender y de implementar.

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Una mirada a los campos aleatorios de Markov y su papel en el análisis de relaciones complejas.

Un nuevo enfoque para mejorar los modelos de lenguaje usando la retroalimentación humana.

CoAPT mejora la clasificación de imágenes a través de palabras de atributos contextuales en la sintonización de mensajes.

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Un nuevo método mejora la estimación de incertidumbre en aplicaciones de aprendizaje automático.

Euclides busca desvelar los misterios de la energía oscura y la materia oscura.

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ZeroMMT usa datos multimodales monolingües para mejorar la traducción sin necesitar conjuntos de datos caros.

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Qalam ofrece un mejor reconocimiento para texto y escritura a mano en árabe.

El Ajustador Semántico Dinámico mejora el rendimiento del aprendizaje auto-supervisado en varias tareas.

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Un nuevo modelo mejora la predicción de trayectorias para autos autónomos en diversas condiciones.

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CycleMix mejora los modelos de IA al mezclar estilos de imagen para un mejor rendimiento.

LIAR ofrece una nueva forma de podar modelos sin necesidad de reentrenar, mejorando la eficiencia y el rendimiento.

Un nuevo método mejora la inferencia de la verdad en el crowdsourcing al centrarse en el comportamiento de los trabajadores.

Una nueva herramienta para evaluar LLMs en tareas de minería de procesos.

Un nuevo modelo utiliza aprendizaje profundo para mejorar el rendimiento en el análisis de datos tabulares.

Una nueva arquitectura para apoyar la calidad e integración de datos marinos.

RAG combina la recuperación de datos y la generación de texto para mejorar el rendimiento de los modelos de lenguaje.

Un nuevo marco mejora la conexión entre caras y voces, especialmente en entornos ruidosos.

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