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Los robots ahora planifican movimientos de manera efectiva usando tareas de lenguaje natural y gráficos de escenas.

La investigación profundiza en cómo la IA interpreta la justicia y la moralidad en el lenguaje.

Analizando los efectos del fine-tuning y proponiendo el "conjugate prompting" como solución.

Analizando el sesgo de género en modelos de lenguaje a través de la Inferencia de Lenguaje Natural.

Este estudio mejora los modelos G2P al centrarse en las áreas propensas a errores durante el entrenamiento.

Un nuevo conjunto de datos mejora la comprensión de la ciencia oceánica y climática por parte del aprendizaje automático.

La investigación combina modelos de lenguaje y de difusión para mejorar las defensas contra ataques adversariales.

Nuevo marco mejora la evaluación de los sistemas de traducción de habla.

Descubre cómo los LLMs mejoran la precisión al traducir lenguaje ambiguo.

Un estudio sobre la detección del discurso de odio en el lenguaje de las redes sociales argelinas.

La investigación une la codificación predictiva y el aprendizaje automático para mejorar la comprensión del lenguaje.

AceGPT mejora el procesamiento del lenguaje árabe adaptado a la cultura y valores locales.

Este estudio combina LLMs y SLMs para mejorar la detección de noticias falsas.

Nuevo método genera ejemplos contrafactuales para una mejor evaluación y entrenamiento del modelo.

StyloMetrix ofrece información sobre estilos de escritura en polaco, inglés, ucraniano y ruso.

Una mirada a cómo la diarización de lenguaje ayuda en conversaciones multilingües.

Los modelos de lenguaje modernos mejoran la precisión y calidad de la normalización de texto.

Investigación sobre cómo identificar texto generado por IA en diferentes modelos sin necesidad de entrenamiento extra.

Combinando métodos multilingües y específicos de idioma para detectar mejor el discurso de odio.

Examinando cómo el lenguaje en evolución afecta a los modelos que detectan abusos en línea.

Nuevos métodos mejoran la adaptabilidad de los modelos de lenguaje manteniendo el conocimiento pasado.

Mejorando la precisión de los modelos de lenguaje en consultas médicas a través de técnicas de edición de modelos.

Una descripción de cómo las máquinas procesan texto, imágenes y audio.

Examinando la fiabilidad de la retroalimentación humana para evaluar los resultados de los modelos de lenguaje.

Un nuevo marco mejora la detección de lenguaje dañino en línea a través del aprendizaje continuo.

Nuevos métodos mejoran la traducción automática para lenguas de pocos recursos.

Examinando cómo los sesgos afectan la calidad de las evaluaciones de modelos de lenguaje.

Un nuevo método combina modelos de lenguaje con aprendizaje por refuerzo para el entrenamiento de IA.

Nuevos métodos mejoran el procesamiento y la generación de habla en los modelos de lenguaje.

SelfExtend ofrece un nuevo enfoque para mejorar el procesamiento de textos largos en LLMs.

Este documento examina técnicas para reducir las alucinaciones en los modelos de lenguaje para mejorar la precisión.

Un nuevo marco mejora el razonamiento visual usando modelos de lenguaje como controladores.

Explorando cómo los modelos de lenguaje se recuperan y se adaptan después de cambios.

Nuevo método mejora el aprendizaje de nuevas clases con menos datos.

Se presenta un nuevo método para diacratizar texto árabe de manera precisa.

Un nuevo método mejora la eficiencia de recuperación entre idiomas sin necesidad de traducciones pesadas.

Un nuevo conjunto de datos para mejorar el reconocimiento de imágenes y texto en el comercio electrónico.

Examinando la naturaleza y las capacidades de los modelos de lenguaje para generar texto significativo.

Un conjunto de datos pone a prueba modelos de lenguaje en tareas de lenguaje autorreferencial.

QE-fusión mejora la calidad de la traducción al combinar múltiples resultados candidatos.