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Nuevo método transforma imágenes individuales en avatares 3D realistas.

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Una mirada a cómo los núcleos cuánticos pueden transformar el aprendizaje automático y la computación.

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Un nuevo modelo mejora las predicciones de interés de los usuarios para contenido de video.

Un nuevo método de parametrización mejora el rendimiento del modelo de espacio de estado en varias aplicaciones.

Los científicos proponen una nueva forma de crear fotones individuales en el medio infrarrojo para aplicaciones avanzadas.

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Un nuevo detector busca explorar áreas inexploradas de la física de partículas.

Nuevos métodos mejoran el olvido de datos dañinos en sistemas de aprendizaje automático.

Una mirada a los Modelos Mundiales Basados en Energía y su potencial para mejorar el razonamiento de la IA.

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Estudio explora análisis estático para mejorar la completación de código a nivel de repositorio.

Este estudio evalúa cómo los LLMs pueden mejorar las pruebas de mutación en el desarrollo de software.

Un nuevo método mejora el procesamiento de textos largos en modelos de lenguaje de manera eficiente.

Nuevos métodos pueden mejorar la comprensión de los modelos de lenguaje sobre las preferencias humanas.

El meta-aprendizaje mejora la IA al usar experiencias pasadas para aprender más rápido.

Tender ofrece una solución novedosa para el uso eficiente de modelos de lenguaje grandes.

Un sistema que usa principios Agile para mejorar la eficiencia en el desarrollo de software y la colaboración.

Un nuevo método mejora la precisión del color en cámaras digitales usando aprendizaje automático.

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Técnicas revolucionarias en códigos de Floquet mejoran la confiabilidad de la computación cuántica contra defectos.

Un nuevo método mejora el rendimiento de LLM en textos largos sin perder precisión.

Presentando la evolución del modelo para mejorar el rendimiento del modelo de lenguaje sin datos de entrenamiento adicionales.

APTP mejora los modelos de texto a imagen para tener mejor eficiencia y calidad.

Self-MoE crea expertos especializados para mejorar el rendimiento del modelo de lenguaje.

Refiner mejora las respuestas del modelo de lenguaje reestructurando la información recuperada.

Un nuevo método para entender cómo los modelos de audio hacen predicciones.

LDMeta mejora la privacidad y la eficiencia en los métodos de aprendizaje distribuido.

APPL simplifica el desarrollo con modelos de lenguaje grandes usando una sintaxis intuitiva, parecida a Python.

Los modelos de lenguaje de largo contexto simplifican tareas complejas y mejoran la interacción con la IA.

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

ROVER simplifica el diseño RTL al automatizar procesos de optimización complejos.

FoRAG tiene como objetivo mejorar la precisión de las respuestas y la estructura lógica en respuestas largas.

Este artículo examina cómo los LLMs pueden generar tablas sintéticas de manera efectiva mientras abordan desafíos clave.

Nuevas técnicas mejoran el análisis de células individuales, ampliando la comprensión sobre biología y enfermedades.

SeCTIS permite compartir información sobre amenazas cibernéticas de manera segura, manteniendo la privacidad y la calidad de los datos.