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Un nuevo marco identifica cuándo los modelos multimodales usan datos de entrenamiento inapropiados.

BAPULM simplifica las predicciones de interacción de medicamentos, acelerando el desarrollo de fármacos.

SpecHub acelera la generación de texto de los modelos de lenguaje con un enfoque nuevo.

MoleVers predice propiedades moleculares con datos limitados, ayudando en la investigación en medicina y materiales.

Descubre nuevos métodos para crear sistemas de memoria cuántica estables.

Los investigadores están mejorando cómo las computadoras manejan las matemáticas a través de enfoques estructurados.

Explorando el impacto de las antenas fluidas en la comunicación inalámbrica.

Explorando los ferromagnetos de Weyl y su posible impacto en la tecnología.

Una forma económica de evaluar los riesgos de privacidad en modelos de aprendizaje automático.

GGFlow mejora el diseño de medicamentos generando de manera eficiente nuevas estructuras moleculares.

SynDroneVision ofrece datos sintéticos para entrenar de manera efectiva la detección de drones.

Investigando sensores de SiC para mejorar experimentos de física nuclear.

Nuevas ideas sobre el aprendizaje TD con recompensa promedio ayudan a asegurar una toma de decisiones confiable.

Combinando técnicas rápidas y lentas para mejorar el rendimiento de circuitos cuánticos.

Los investigadores exploran mediciones que no colapsan para mejorar la eficiencia de la computación cuántica.

Explorando la importancia de las levaduras asociadas con las semillas y su impacto en la salud de las plantas.

Investigadores avanzan en la generación de radiación terahercios usando grafeno y arseniuro de galio.

Un estudio sobre cómo mejorar los algoritmos cuánticos en presencia de oráculos ruidosos.

Los investigadores están estudiando la pirita FeS para aplicaciones de energía avanzadas.

Un nuevo enfoque para manejar los errores de fuga de Rydberg en circuitos cuánticos.

Un nuevo método mejora la calidad de las imágenes de PET para mejores diagnósticos.

Un nuevo componente en la computación cuántica con un potencial prometedor.

Abordando ciberataques en redes eléctricas usando métodos de detección avanzados.

Scar mejora los modelos de lenguaje al reducir el lenguaje tóxico en la generación de texto.

Un nuevo conjunto de datos ayuda a mejorar el análisis de imágenes médicas y a entender la incertidumbre.

Investiga los avances en coloración de grafos usando diagramas de decisión y números cromáticos fraccionarios.

UniHR mejora la predicción y las conexiones en diversos grafos de conocimiento.

Investigadores desarrollan MergeAlign para hacer la IA más segura sin perder experiencia.

RadioActive mejora la segmentación interactiva para imágenes médicas 3D, ayudando a los doctores en los diagnósticos.

ASER ofrece una manera de mejorar los modelos de lenguaje cuantizados sin perder rendimiento.

Una mirada a los hamiltonianos y su papel en la computación cuántica.

Explorando cómo la entropía puede influir en las interacciones magnéticas para tener mejor tecnología.

Los investigadores desarrollan DROJ para mejorar la seguridad de los modelos de lenguaje contra mensajes dañinos.

Descubre cómo los investigadores enfrentan el ruido en la computación cuántica para obtener resultados confiables.

Descubre cómo los datos sintéticos ayudan a entrenar sistemas de detección de drones.

GENzyme simplifica la creación de enzimas para varias aplicaciones.

Un nuevo método mejora la localización de emisores de RF direccionales.

La investigación sobre estados de tres partículas entrelazadas podría mejorar la tecnología cuántica del futuro.

Este artículo habla sobre el papel de las pérdidas sustitutas en la resolución de problemas complejos de aprendizaje automático.

Los investigadores desarrollan un marco autocorrector para generar testbenches de manera eficiente en el diseño de hardware.