Combinar revisores humanos con LLMs mejora las evaluaciones de investigación biomédica.
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Ciencia de vanguardia explicada de forma sencilla
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Un desafío enfocado en modelos generativos profundos para la generación de imágenes médicas realistas.
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Un nuevo sistema para evaluar modelos de lenguaje usando flujos de datos del mundo real.
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Un nuevo método para evaluar el razonamiento de sentido común en modelos de IA a través de tareas abiertas.
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Nuevo conjunto de datos GAIA arroja luz sobre la calidad de la acción en contenido generado por IA.
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Un nuevo método para evaluar modelos generativos con mínima generación de datos.
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Una nueva prueba mide el razonamiento composicional en modelos avanzados.
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Nuevo conjunto de datos ayuda a evaluar la precisión y fiabilidad del texto de IA.
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Un nuevo estándar evalúa cómo los modelos de lenguaje manejan los cambios de texto.
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Un conjunto de herramientas para evaluar el rendimiento de modelos aumentados por recuperación en dominios específicos.
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VideoVista ofrece una evaluación completa para modelos de preguntas y respuestas de video.
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Métodos para medir los efectos del tratamiento en diferentes grupos y periodos de tiempo.
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Este artículo presenta un nuevo método para evaluar modelos de texto a imagen de manera efectiva.
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Dysca presenta una nueva forma de evaluar el rendimiento de LVLM utilizando datos sintéticos.
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Un nuevo método mide cómo los modelos de lenguaje adaptan sus creencias con nueva evidencia.
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Un nuevo estándar para evaluar el rendimiento de los agentes de IA en literatura biomédica y gráficos de conocimiento.
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Presentamos FairMedFM para evaluar la equidad de los modelos de base en el sector salud.
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Este estudio evalúa cómo los LVLMs médicos funcionan en medio de alucinaciones usando un nuevo conjunto de datos.
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Explorando modelos de aprendizaje automático y nuevos conjuntos de datos para mejorar la seguridad.
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FKEA ofrece una forma nueva de evaluar modelos generativos sin necesitar conjuntos de datos de referencia.
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Una mirada a los beneficios de los métodos de evaluación a nivel de segmentos para la calidad de la traducción.
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Nuevas métricas y el módulo EdgeHead mejoran la detección 3D para vehículos autónomos.
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Un nuevo enfoque mejora la precisión de las evaluaciones de modelos de lenguaje.
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Mejorar cómo los modelos manejan la evidencia en documentos largos genera confianza en los usuarios.
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BiasAlert mejora la detección de sesgos en modelos de lenguaje para lograr resultados de IA más justos.
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Un nuevo método para evaluar la precisión en los resultados de modelos de lenguaje.
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Un nuevo referente aclara el tema de las alucinaciones en los modelos de lenguaje visual.
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Este estudio resalta la importancia de la granularidad del conjunto de datos para mejorar los sistemas de recuperación de imagen-texto.
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Te presento una forma eficiente de evaluar la calidad de las muestras generadas usando puntajes de densidad latente.
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Un nuevo estándar mejora la comprensión de los modelos sobre videos largos y lenguaje.
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HaloQuest aborda problemas de alucinación en modelos de lenguaje-visual con un nuevo conjunto de datos.
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Un nuevo estándar busca mejorar las evaluaciones de los sistemas OIE para obtener mejores ideas sobre su rendimiento.
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Un nuevo estándar para probar modelos de lenguaje visual con cambios mínimos en imágenes y subtítulos.
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Este estudio resalta la necesidad de que los LLMs sepan cuándo abstenerse.
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Las reglas de puntuación adecuadas mejoran la evaluación de pronósticos probabilísticos en varios campos.
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Un marco para estimar mejor los efectos del tratamiento en experimentos de grupos emparejados aleatorizados.
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Usando marcas de relevancia generadas por IA para evaluar de manera eficiente los sistemas de recuperación de información.
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Un nuevo método mejora la precisión en la evaluación de la verificación de autoría al reducir la filtración de temas.
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Un nuevo marco mejora la evaluación de sistemas RAG en dominios especializados.
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Nuevos métodos ofrecen una mejor evaluación de la comprensión del lenguaje en los modelos.
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