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El marco HDC mejora el reconocimiento de objetos usando descripciones en lenguaje en las imágenes.

Presentamos la Alineación a partir de Demostraciones para modelos de lenguaje seguros y efectivos.

Una visión general del campo en crecimiento de la generación de texto y sus implicaciones.

Un método para entrenar redes neuronales grandes de manera eficiente mientras se usa menos memoria.

Este estudio examina cómo las fases de alta dimensión mejoran el rendimiento de los modelos de lenguaje.

Un nuevo método mejora la capacidad de la IA para editar conocimientos y responder preguntas complejas.

InteractTraj crea rutas de conducción realistas que reflejan las interacciones del vehículo usando comandos en lenguaje natural.

GFLean transforma el lenguaje natural en enunciados matemáticos formales de manera eficiente.

La computación de reservorio ofrece una nueva forma de manejar datos de series temporales de manera eficiente.

Un nuevo enfoque para gestionar y editar el conocimiento no estructurado de manera efectiva.

Un nuevo enfoque para acelerar los transformers sin perder precisión.

Un nuevo método mejora la percepción de imágenes en modelos de lenguaje usando modelos de difusión.

Un nuevo método para crear conjuntos de datos automáticamente mejora la eficiencia del aprendizaje automático.

Un nuevo método mejora la alineación de modelos de lenguaje usando múltiples referencias.

Un nuevo método para mejorar la velocidad de respuesta en modelos de lenguaje utilizando procesamiento selectivo de documentos.

Un nuevo método mejora el procesamiento de datos de secuencia usando modelos de espacio de estado y funciones de transferencia.

DynRefer mejora cómo las máquinas describen imágenes con resoluciones dinámicas.

KG-FIT combina grafos de conocimiento con información de modelos de lenguaje para una representación de datos más rica.

Nuevos métodos mejoran la eficiencia y precisión en el entrenamiento de grandes modelos de lenguaje.

Un nuevo método mejora el razonamiento en los modelos de lenguaje al automatizar la etiquetación de pasos.

Una mirada a métodos efectivos para ajustar modelos de lenguaje.

Un nuevo modelo mejora los Transformers al combinar información sensorial y relacional.

Zamba es un modelo de lenguaje híbrido que combina arquitecturas de espacio de estados y transformadores.

Link2Doc mejora la predicción de enlaces al combinar texto y estructura de grafo.

Un método para generar datos de entrenamiento de calidad para el ajuste fino de modelos de lenguaje.

Presentando GRAG para mejorar la precisión de los modelos de lenguaje usando estructuras de grafos.

M-RAG mejora la generación de texto a través de una recuperación de información eficiente.

Un método que convierte preguntas en lenguaje natural en consultas SQL precisas para bases de datos complejas.

Un nuevo método acelera las respuestas de modelos de lenguaje grandes usando la reutilización de caché KV.

La investigación revela cómo los modelos de lenguaje grandes responden a diferentes tipos de entrada.

Mejorando la calidad de generación de texto al seleccionar ejemplos más limpios.

Un modelo simplificado para una navegación efectiva usando instrucciones en lenguaje natural.

SpeechVerse conecta la comprensión de audio y el procesamiento del lenguaje para mejorar la interacción humano-computadora.

Explora cómo PG-RAG mejora la recuperación de conocimiento para modelos de lenguaje.

Explora cómo las incrustaciones de texto moldean el procesamiento del lenguaje y mejoran la comprensión de las máquinas.

Los modelos de espacio de estados ofrecen un procesamiento eficiente en tareas de lenguaje natural, desafiando a los transformadores tradicionales.

Una nueva técnica mejora la generación de texto en el procesamiento de lenguaje natural.

Descubre cómo los modelos de lenguaje aprenden de forma continua y retienen conocimiento con el tiempo.

JADS combina el descubrimiento de temas y la resumición para obtener ideas claras del texto.

Un marco mejora las GNNs usando atributos de texto en estructuras de grafo.