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Un nuevo marco mejora los datos de entrenamiento para modelos de lenguaje usando imágenes y texto.

Una plataforma simplifica el acceso a bases de datos y APIs usando lenguaje natural.

RegNLP busca hacer que entender documentos regulatorios sea más fácil y eficiente.

Una mirada a las mejoras y desafíos en la navegación de máquinas usando visión y lenguaje.

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La investigación muestra modelos de difusión para mejorar la conversión de tabla a texto.

Un nuevo método mejora cómo los modelos de lenguaje siguen instrucciones complejas.

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Una mirada a los lenguajes de grafos y su papel en el procesamiento de información compleja.

Los modelos pequeños ofrecen ventajas únicas en IA, complementando de manera eficiente a los modelos más grandes.

Presentando un marco innovador para probar interacciones de modelos de lenguaje en escenarios de juego de roles.

Las etiquetas de preferencia suave mejoran la alineación de los modelos con las elecciones humanas.

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Un nuevo enfoque para reducir inexactitudes en los modelos de lenguaje usando escepticismo.

Este artículo habla sobre los desafíos y soluciones en la evaluación de modelos de respuesta a preguntas basadas en contexto.

Un nuevo enfoque para hacer que los modelos de lenguaje sean concisos y efectivos.

Un nuevo marco mejora cómo los modelos procesan textos largos.

Inf-MLLM mejora la eficiencia en el manejo de flujos de datos complejos con recursos limitados.

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RACC optimiza la búsqueda de conocimiento para una respuesta visual a preguntas más eficiente.

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Un nuevo método mejora las explicaciones de IA gracias a la colaboración entre dos modelos de lenguaje.

WikiOFGraph mejora la generación de G2T con pares de texto-gráfico de alta calidad.

Examinando el impacto de los lenguajes de instrucciones en los LLMs en tareas en árabe.

Un nuevo enfoque para modelar datos usando lenguaje natural para una mejor interpretación.

Un estudio revela cómo los modelos de lenguaje utilizan el contexto para dar respuestas precisas.

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Un nuevo enfoque afina la conexión entre imágenes y texto en los VLMs.

Un nuevo modelo combina el reconocimiento de voz y el reconocimiento de entidades para obtener mejores resultados.

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Un nuevo método mejora la respuesta a preguntas sobre videos al centrarse en eventos de múltiples objetos.

Block-Attention mejora los modelos de lenguaje acelerando las respuestas y manteniendo la precisión.

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Explorando el impacto de la recurrencia en la efectividad de los Transformers en tareas de lenguaje.

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ProcessTBench mejora las capacidades de LLM en la planificación de tareas y la minería de procesos.