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Nuevos métodos mejoran la velocidad y eficiencia de entrenamiento para modelos de lenguaje grandes.

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Un nuevo método permite editar imágenes usando instrucciones en lenguaje natural sin necesidad de preparación previa.

Un nuevo marco mejora la predicción de enlaces en grafos de conocimiento usando modelos de lenguaje.

Lumen mejora el aprendizaje de tareas visuales a través de un proceso de dos etapas para que la IA entienda mejor.

Presentando un nuevo enfoque para generar conjuntos de datos efectivos usando datos sintéticos.

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Este estudio mejora la generación de texto al abordar los desafíos de los tokens incompletos.

Un nuevo modelo integra audio y texto para mejorar la clasificación del habla.

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LoRA+ mejora el rendimiento del modelo a través de tasas de aprendizaje personalizadas en el deep learning.

Un nuevo método mejora la precisión de probabilidad en modelos de lenguaje sin datos adicionales.

Mejorando la robustez contra ataques adversariales en modelos de lenguaje-visión.

TaxoLLaMA mejora la comprensión de los significados de las palabras y sus relaciones para un mejor procesamiento del lenguaje.

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ExeGPT mejora la eficiencia al ejecutar grandes modelos de lenguaje para tareas de PNL.

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EXPLORER combina razonamiento neural y simbólico para mejorar la IA en juegos de texto.

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El árbol MaiBaam ofrece datos valiosos para estudiar el dialecto bávaro.

HawkEye mejora los modelos de video-texto para procesar videos más largos de manera efectiva.

Un marco para mejorar el rendimiento de NLP en varios dialectos de idiomas.

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Un nuevo modelo mejora las respuestas a consultas lógicas usando modelos de lenguaje y gráficos de conocimiento.

Este estudio investiga el papel de ejemplos sintéticos en la verificación de autoría.

Una mirada a la Atención Adaptativa Gaussiana para mejorar el rendimiento de la IA.

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