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Examinando el potencial y los desafíos de la IA en aplicaciones de salud.

Examinando los vínculos entre cerebros vivos y sistemas computacionales.

SurgiTrack mejora el seguimiento de herramientas quirúrgicas para mejores resultados y seguridad del paciente.

Un nuevo método para evaluar las explicaciones de neuronas en modelos de aprendizaje profundo.

Un nuevo conjunto de datos analiza la información engañosa en las respuestas de los LLM.

Los modelos de lenguaje mejoran el rendimiento en tareas web a través de técnicas de auto-mejoría.

Un nuevo método busca abordar el sesgo en las salidas de los modelos de lenguaje.

ETHER presenta una manera económica de ajustar modelos grandes de aprendizaje automático.

Examinando cómo los sesgos afectan a los LLMs en la representación de personas humanas complejas.

Un nuevo método mejora la colaboración entre robots en la exploración de laberintos.

Un nuevo marco mejora las habilidades de los modelos más pequeños en la programación de robots.

Un desafío global resalta el aprendizaje federado para la clasificación de la densidad mamaria.

Un nuevo marco combina GNNs y LLMs para mejorar las respuestas de los gráficos de conocimiento.

Examinando las capacidades de conteo de los modelos de lenguaje, su estructura y procesos de aprendizaje.

El aprendizaje federado y por transferencia mejoran la eficiencia y precisión en la detección del cáncer.

Un nuevo enfoque mejora los modelos de lenguaje al centrarse en las preferencias humanas en la generación de texto.

Un nuevo método permite a los agentes seguir las reglas de seguridad en un lenguaje sencillo.

LAGMA mejora la cooperación entre múltiples agentes y la eficiencia del aprendizaje mediante la orientación hacia objetivos.

Un nuevo sistema que mejora la eficiencia del aprendizaje de los robots usando retroalimentación de video y lenguaje.

Un nuevo método mejora la capacidad de generar textos diversos con atributos específicos.

Estudio sobre cómo mejorar las estrategias de discusión para la IA en One Night Ultimate Werewolf.

Este artículo habla sobre los desafíos en el ajuste fino de modelos de difusión con pocos ejemplos y las soluciones.

Nuevos métodos combaten ataques de puerta trasera en modelos de aprendizaje automático para aumentar la seguridad.

Un nuevo enfoque mejora el rendimiento de segmentación para clases conocidas y desconocidas.

Este estudio investiga cómo se pueden aprender preferencias a partir de comparaciones simples.

Un sistema unificado mejora la eficiencia en aplicaciones basadas en LLM.

Examinando el rol de los agentes de LLM en la resolución de problemas del mundo real.

Un nuevo método llamado ADEPT mejora el aprendizaje por refuerzo offline a través de modelos adaptativos.

Preference Flow Matching ofrece una nueva forma de alinear los resultados de la IA con las preferencias de los usuarios.

Una mirada a los roles de la inyectividad y la sobreyectividad en las redes ReLU.

Explorando cómo las proteínas cambian de forma y función en procesos biológicos.

Este estudio explora usar modelos más pequeños para mejorar la seguridad en los sistemas de IA.

Mejorando las estrategias de planificación en juegos y simulaciones con un enfoque adaptativo.

Un nuevo sistema mejora las interacciones de los robots al filtrar el habla superpuesta.

Un nuevo método para mejorar el seguimiento de instrucciones de imágenes en modelos multimodales.

Un nuevo método mejora la autocompletación de código usando análisis de flujo de datos.

Nuevos métodos mejoran los modelos de VQA usando los datos de entrenamiento existentes de manera eficiente.

Un nuevo sistema trae mejor detección de texto en varios formatos y niveles de detalle.

Un nuevo enfoque para abordar el desbalance de clases usando SMOTE y Autoencoders Variacionales.

La investigación muestra que los agentes no humanoides pueden analizar el baile humano y crear movimientos en sincronía con la música.