Un marco mejora el rendimiento de los LLM al integrar herramientas personalizadas para diferentes tareas.
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Ciencia de vanguardia explicada de forma sencilla
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Una mirada a cómo los métodos de búsqueda en árbol mejoran los modelos de lenguaje grandes.
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Un nuevo conjunto de datos mejora el aprendizaje de cero disparos para el reconocimiento de acciones en video.
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Una mirada profunda a cómo los LLM convierten el lenguaje en código en múltiples tareas.
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Nuevo conjunto de datos y modelo mejoran la identificación de objetos a partir de consultas complejas.
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Este estudio revisa el rendimiento de modelos de NER en los libros de aventuras de Dungeons and Dragons.
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Este estudio mejora el rendimiento en la respuesta a preguntas multilingües usando métodos innovadores y estrategias de datos.
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Evaluando las habilidades de los LLMs con la sintaxis Turtle en tareas de grafos de conocimiento.
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SCALE combina modelos especializados y grandes para mejorar la traducción, especialmente para lenguas con pocos recursos.
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Este artículo habla sobre la integración del aprendizaje auto-supervisado y modelos basados en energía en el aprendizaje automático.
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Un nuevo método para predecir emociones durante las conversaciones, mejorando la interacción entre humanos y máquinas.
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Un estudio sobre las capas de embeddings y su impacto en el rendimiento de los modelos de lenguaje.
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Nuevo marco mejora el rendimiento del modelo con datos de calidad.
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Un estudio sobre cómo el contexto afecta la duración de la validez de las declaraciones.
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Un nuevo método para evaluar modelos de IA a través de embeddings y metacaracterísticas.
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Este artículo examina métodos para clasificar palabras usando autómatas no deterministas.
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GLIDE-RL mejora la capacidad de la IA para seguir instrucciones en lenguaje natural a través de un marco de múltiples agentes.
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Una visión general de los modelos de lenguaje grande y su impacto en la tecnología de la comunicación.
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Nuevos métodos para crear árboles de decisión médica a partir de textos mejoran la toma de decisiones clínicas.
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Esta investigación mejora la clasificación de imágenes usando descripciones detalladas generadas por modelos de lenguaje.
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ProText mejora los modelos de visión-lenguaje usando solo datos de texto para manejar mejor las tareas.
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Examinando cómo los modelos de lenguaje manejan interacciones habladas y errores.
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Presentando un nuevo método para una mejor evaluación de la calidad del texto de los modelos de lenguaje.
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Bode es un modelo de lenguaje diseñado para mejorar la comprensión de texto en portugués.
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Nuevo modelo genera texto usando representaciones de píxeles, mejorando la claridad y el rendimiento.
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Un nuevo enfoque mejora la integración del habla con los modelos de lenguaje.
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SeTformer mejora la eficiencia en el procesamiento de imágenes y lenguaje.
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Explora la complejidad automática y condicional en cadenas y sus aplicaciones.
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Un nuevo método que mejora la capacidad de los modelos de lenguaje para manejar textos largos.
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El marco PEneo mejora la extracción de pares clave-valor de documentos con elementos visuales.
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Explorando el desarrollo y el impacto de los modelos de lenguaje modernos en la comunicación.
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STAIR mejora la respuesta a preguntas de video dividiendo las consultas en tareas manejables.
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Una mirada a cómo los transformers usan capas de atención para mejorar el procesamiento del lenguaje.
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Nuevas estrategias de memoria mejoran el rendimiento en el manejo de secuencias largas de entrada para los modelos de lenguaje.
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Examinando cómo diferentes modelos para imágenes y texto pueden trabajar juntos de manera efectiva.
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Un enfoque nuevo mejora la clasificación de texto a través de la minería de conceptos y la calibración en cascada.
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BELHD mejora la precisión de los enlaces al abordar los homónimos en textos biomédicos.
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Un enfoque novedoso para mejorar los agentes de diálogo a través de técnicas de autoconversación.
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TRIPS mejora la eficiencia en tareas de visión-lenguaje al seleccionar parches de imagen relevantes.
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Examinando cómo los modelos de lenguaje preentrenados mejoran la calidad del texto a voz.
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