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Los científicos usan metasuperficies para controlar de manera eficiente el comportamiento de los excitones con luz.

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INDICT mejora la seguridad y utilidad del código usando análisis de crítica dual.

MIGU mejora el aprendizaje continuo en modelos de lenguaje sin necesitar datos viejos.

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LoTA ofrece una forma más inteligente de adaptar modelos de lenguaje para múltiples tareas.

Nuevos dispositivos mejoran la transmisión de datos a través de condiciones turbulentas.

El método Grass mejora el uso de memoria para entrenar grandes modelos de lenguaje.

Un nuevo método mejora la precisión en la respuesta a preguntas para modelos de lenguaje de caja negra.

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AdaZeta reduce el uso de memoria mientras mejora el rendimiento en el ajuste fino de grandes modelos de lenguaje.

FRED mejora la comunicación para un entrenamiento de aprendizaje profundo más rápido y eficiente.

ASCENT mejora la seguridad del hardware contra ataques de canal lateral de potencia durante el diseño.

Explorando el papel de las neuronas en la mejora de la interpretabilidad de los modelos de IR.

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La simulación cuántica ofrece métodos nuevos prometedores para la exploración de materiales y ahorros de costos.

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Explorando el papel de las antenas fluidas en el avance de las redes móviles 6G.

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Un método que permite a los robots adaptarse a cambios inesperados durante las tareas.

Un nuevo sistema mejora el rendimiento en la nube y reduce costos al combinar VMs y FaaS.

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El modelo XLSR-Transducer se destaca en la transcripción en tiempo real con datos mínimos.

FastCLIP permite entrenar modelos CLIP de manera efectiva con menos recursos.

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Un nuevo método mejora cómo los LLMs manejan datos estructurados.

Examinando métodos para mejorar la generación de código para lenguajes de programación especializados usando LLMs.

Nuevos métodos mejoran el movimiento de robots con patas en entornos complejos usando inteligencia artificial.

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Un nuevo enfoque que combina modelado generativo y boosting para mejores resultados de aprendizaje.

Un nuevo método mejora el rendimiento de los modelos de lenguaje al gestionar eficazmente los estados de clave-valor.

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HTCL mejora la comprensión de escenas 3D usando datos de cámara de cuadros anteriores.

Label Anything mejora la segmentación con menos ejemplos y diferentes indicaciones.