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Explorar las células del lugar y sus interacciones puede mejorar los sistemas de navegación y la IA.

Presentando soluciones potenciales a tareas de imagen complejas con claridad.

Descubre cómo los métodos basados en datos están cambiando las mediciones y el modelado en metrología.

Un método para identificar emociones y sus causas en datos sin etiquetar.

Un marco para mejorar la detección de APT mientras se protege la privacidad.

L-ICV mejora el rendimiento en preguntas visuales usando menos ejemplos.

Este artículo examina cómo los conceptos relacionales influyen en la recuperación de conocimiento en modelos de lenguaje grandes.

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

SLOctolyzer automatiza el análisis de imágenes de la retina, ayudando en la investigación sobre la salud ocular.

Examinando cómo los modelos de transformadores mejoran con el tamaño y la complejidad.

SHiRA mejora la eficiencia del cambio de modelos en IA sin perder conceptos clave.

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

Un nuevo modelo mejora la inversión y edición de imágenes, mejorando la calidad y la preservación de detalles.

Examinando las raíces y las implicaciones de los sesgos en la tecnología del lenguaje.

Una mirada a cómo la calibración impacta las predicciones y la confiabilidad del modelo.

Un nuevo modelo de IA mejora el diagnóstico de rayos X de pecho para neumonía y COVID-19.

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

Un nuevo marco aborda los desafíos en la destilación de conocimiento para datos de cola larga.

Este artículo examina formas de mejorar las habilidades de planificación en modelos de lenguaje grandes.

Esta investigación investiga el papel de la información adicional en la identificación de estructuras comunitarias.

Un nuevo método para monitorear las fuentes de energía mejora la confiabilidad y reduce el tiempo de inactividad.

Una mirada a las redes neuronales, la incertidumbre y su impacto en la toma de decisiones de la IA.

El nuevo modelo ChangeViT mejora la detección de cambios en imágenes satelitales y de drones.

El aprendizaje activo cuántico mejora el entrenamiento del modelo al etiquetar datos de manera selectiva.

Explorando la sinergia entre los Modelos de Fundación y el Aprendizaje Federado para mejorar las aplicaciones de IA.

Explorando los desafíos de seguridad que presentan los ataques adversariales en agentes multimodales.

Una herramienta que usa IA ayuda a identificar la configuración clave para el rendimiento del software.

Los LLMs ayudan a los evaluadores humanos a identificar de manera efectiva el contenido dañino en línea.

Los modelos GLM-4 muestran capacidades mejoradas en comprensión y generación de lenguaje.

Este artículo examina cómo los LLMs responden a preguntas complejas de múltiples saltos.

Un nuevo modelo combina LLMs y traducción automática para mejorar el procesamiento del lenguaje.

Te presentamos la Tactile SoftHand-A, un diseño de mano robótica económico.

Un estudio sobre cómo mejorar el entrenamiento de redes neuronales con funciones de activación no diferenciables.

Presentando una nueva escala para evaluar la profundidad emocional en la narración de historias.

Un método para evaluar el conocimiento del modelo a través del procesamiento interno.

La investigación muestra cómo la autoatención mejora el modelado de respuesta neuronal en el aprendizaje profundo.

Un nuevo método mejora el aprendizaje federado al usar solo una imagen para entrenar.

La Taxonomía de Prompts Jerárquicos mejora los métodos de evaluación para modelos de lenguaje.

Dos robots mejoran la navegación en laberintos a través de experiencias de aprendizaje compartidas, manteniendo la privacidad de los datos.

DetectBench evalúa LLMs en su habilidad para detectar evidencia oculta en tareas de razonamiento.