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Una estrategia para mejorar el rendimiento y la equidad en los modelos de aprendizaje federado.

CompeteSMoE mejora la eficiencia de entrenamiento y el rendimiento en modelos de Mezcla Escasa de Expertos.

Métodos para reducir el sesgo del conjunto de datos y mejorar el rendimiento del modelo.

Este artículo examina el impacto del ruido en el rendimiento de los modelos de lenguaje.

Los coreset permiten calcular de manera eficiente en el aprendizaje automático sin perder precisión.

Un nuevo método para generar materiales PBR realistas usando modelos de imágenes RGB.

Explorando cómo el entrenamiento adversarial mejora la robustez del modelo a través de la purificación de características.

Explorando los desafíos y soluciones del hacking de recompensas en el entrenamiento de modelos de IA.

Un método para retener conocimiento en modelos de IA mientras se adaptan a nuevas tareas.

Un enfoque nuevo para afinar modelos mejora la eficiencia y precisión en tareas de aprendizaje automático.

Un nuevo enfoque para mejorar el rendimiento del modelo en diferentes condiciones de datos.

Un método para mejorar la memoria de la IA equilibrando el aprendizaje de información nueva y vieja.

Este estudio examina cómo los modelos de lenguaje adaptan sus predicciones usando el aprendizaje en contexto.

Un enfoque simplificado para entrenar modelos de IA basados en autoevaluación.

Este estudio examina cómo diferentes fuentes de datos afectan a los modelos de lenguaje grandes.

Un estudio sobre la efectividad de RLAIF frente a la fine-tuning supervisada para modelos de lenguaje.

Un nuevo método mejora el aprendizaje automático al reducir las correlaciones engañosas.

Examinando los tamaños de muestra necesarios para que los modelos especializados superen a los generales.

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FedUV mejora el rendimiento del modelo en el aprendizaje federado con datos no IID.

Un nuevo enfoque aborda las etiquetas ruidosas en los modelos de aprendizaje automático.

Aprende cómo el muestreo negativo facilita el entrenamiento del modelo y mejora su rendimiento.

Un nuevo método ayuda a mejorar el aprendizaje a partir de etiquetas de datos ruidosas en el aprendizaje automático.

Un nuevo método mejora la eficiencia del aprendizaje activo en el aprendizaje automático.

Explorando cómo las simetrías en las funciones de pérdida afectan la dinámica de SGD durante el aprendizaje profundo.

Un nuevo método mejora la resiliencia de los modelos frente a ejemplos adversariales ajustando los mensajes de texto.

RENT mejora el rendimiento del modelo usando técnicas de remuestreo con etiquetas ruidosas.

Un método para mejorar el rendimiento del modelo en diferentes grupos de datos.

Este artículo habla sobre el Flujo de Gradiente Estocástico y su impacto en el aprendizaje de modelos.

DARL ofrece nuevos métodos para que las máquinas aprendan y creen imágenes de manera efectiva.

Nuevos hallazgos ponen en duda la idea de que la robustez de la clasificación y la explicación estén relacionadas.

Examinando cómo el ruido en los datos de pre-entrenamiento afecta el rendimiento del modelo.

Un nuevo enfoque mejora el rendimiento de los estudiantes en el entrenamiento de modelos.

Un nuevo enfoque mejora el rendimiento del modelo contra cambios de distribución y ataques adversariales.

Nuevos métodos buscan mejorar el rendimiento del modelo en datos no vistos.

Un estudio muestra cómo la dificultad de las tareas afecta el entrenamiento en modelos de difusión.

Un nuevo método mejora la robustez del modelo mientras mantiene el rendimiento en tareas del mundo real.

Aprende cómo la reprogramación de modelos mejora el aprendizaje automático sin hacer grandes ajustes.

El suavizado de etiquetas mejora la precisión, pero puede afectar la fiabilidad de la clasificación selectiva.

Este artículo habla sobre un nuevo método para mejorar los circuitos probabilísticos usando técnicas de agrupamiento suave.