Un nuevo enfoque para gestionar y editar el conocimiento no estructurado de manera efectiva.
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Ciencia de vanguardia explicada de forma sencilla
Un nuevo enfoque para gestionar y editar el conocimiento no estructurado de manera efectiva.
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Un nuevo enfoque para acelerar los transformers sin perder precisión.
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Un nuevo método mejora la percepción de imágenes en modelos de lenguaje usando modelos de difusión.
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Un nuevo método para crear conjuntos de datos automáticamente mejora la eficiencia del aprendizaje automático.
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Un nuevo método mejora la alineación de modelos de lenguaje usando múltiples referencias.
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Un nuevo método para mejorar la velocidad de respuesta en modelos de lenguaje utilizando procesamiento selectivo de documentos.
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Un nuevo método mejora el procesamiento de datos de secuencia usando modelos de espacio de estado y funciones de transferencia.
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DynRefer mejora cómo las máquinas describen imágenes con resoluciones dinámicas.
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KG-FIT combina grafos de conocimiento con información de modelos de lenguaje para una representación de datos más rica.
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Un nuevo modelo mejora los Transformers al combinar información sensorial y relacional.
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Presentando GRAG para mejorar la precisión de los modelos de lenguaje usando estructuras de grafos.
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M-RAG mejora la generación de texto a través de una recuperación de información eficiente.
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Un nuevo método acelera las respuestas de modelos de lenguaje grandes usando la reutilización de caché KV.
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