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La investigación destaca las vulnerabilidades de los sistemas MNMT ante ataques de puerta trasera.

Un estudio sobre cómo T5 procesa datos estructurados para consultas SQL.

LP++ mejora la adaptación de modelos de visión-lenguaje, especialmente en escenarios de aprendizaje con pocos ejemplos.

Explora cómo Mixture-of-Depths mejora la eficiencia de los modelos de lenguaje de manera sostenible.

Un estudio muestra que los modelos más pequeños funcionan bien con datos de entrenamiento simplificados.

Un nuevo método de entrenamiento mejora la composicionalidad de los modelos de visión-lenguaje.

Un nuevo enfoque para mejorar el modelado de temas usando relaciones basadas en grafos.

Un nuevo conjunto de datos mide los sistemas RAG para responder preguntas con precisión.

Nuevos modelos mejoran las habilidades de razonamiento en varias tareas, lo que mejora el rendimiento de la IA.

Un nuevo método mejora la resolución de coreferencia de eventos para una mejor comprensión del texto.

Una forma estructurada de evaluar modelos de lenguaje en contextos multilingües.

Examinando la distinción uso-mención en el habla en línea.

Integrar el razonamiento humano en el entrenamiento de IA mejora las explicaciones del modelo y genera confianza.

Combinar el lenguaje y la navegación mejora cómo funcionan los robots en diferentes entornos.

Una visión general de los diferentes métodos de aprendizaje que usan los modelos de lenguaje.

Un nuevo marco mejora los modelos de lenguaje al reconocer y responder a diferentes estilos de habla.

Un nuevo conjunto de datos mejora la capacidad de los LLMs para seguir instrucciones complejas.

AQuA mide la calidad de los comentarios usando la opinión de expertos y usuarios.

DIBS mejora la subtitulación de eventos en video refinando los límites usando datos no etiquetados.

Este artículo examina cómo los ataques adversariales comprometen los modelos de clasificación de texto.

Examinando cómo la incertidumbre afecta la toma de decisiones en modelos de lenguaje grandes.

MGFiD mejora la precisión y eficiencia al responder preguntas de dominio abierto.

Nuevos métodos mejoran el procesamiento del lenguaje en diversos idiomas.

Métodos innovadores para entrenar modelos usando texto comprimido.

Nuevos modelos de lenguaje diseñados para diversos idiomas en el sureste asiático muestran resultados prometedores.

Este trabajo se centra en identificar escenas importantes para mejorar los resúmenes de guiones de películas.

Este estudio examina métodos para mantener la privacidad en tareas de procesamiento de lenguaje.

Un nuevo método mejora la vinculación de eventos en textos usando razonamiento generado por IA.

El dataset KazQAD mejora las capacidades de respuesta a preguntas en el idioma kazajo.

Un nuevo método mejora la segmentación de imágenes utilizando descripciones de texto y pares de imágenes.

BEAR mejora la evaluación del conocimiento relacional en los modelos de lenguaje.

Mejorando la precisión del modelo arreglando problemas con los datos de entrada.

Un conjunto de datos que examina cómo la gente juzga la plausibilidad de los eventos según el lenguaje.

Mejorando programas de computadora para resolver problemas matemáticos a través de mejores ejemplos de datos.

Este artículo explora la integración del control PID en transformadores para mejorar la robustez y la calidad de salida.

Este artículo revisa métodos para generar preguntas que mejoren la extracción de argumentos de eventos.

Nuevos modelos buscan mejorar la precisión en el análisis de datos de ensayos clínicos.

Este documento habla sobre cómo personalizar LLMs usando métodos de recuperación para mejorar las interacciones con los usuarios.

LLM2Vec mejora los modelos solo de decodificador para un mejor procesamiento del lenguaje.

Una mirada a la extracción de menciones de software en textos académicos.