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Una mirada a dos tipos de autómatas limitados y sus capacidades para procesar lenguajes.

Explorando las capacidades de los autómatas finitos con letras translúcidas y sus implicaciones para la computación.

Método sin esfuerzo mejora el rendimiento del modelo de lenguaje con menos ejemplos.

Este estudio se centra en mejorar modelos multilingües para lenguas de bajos recursos a través de la adaptación del vocabulario.

Una mirada a cómo los LLMs se desempeñan en tareas de razonamiento en comparación con los humanos.

Presentando un método basado en reglas para analizar los sentimientos en reseñas de turistas mexicanos.

Este artículo habla sobre mejorar la comprensión del lenguaje de procedimientos para el turco usando un conjunto de datos robusto.

WISeR mejora la representación del significado del lenguaje para una mejor comprensión y procesamiento.

Un método para evaluar cómo los medios de comunicación caracterizan a las figuras públicas.

Este estudio analiza cómo la reducción de contenido afecta la densidad de información en textos largos.

Este estudio examina el uso de Big Bird para identificar lenguas nativas a través de la escritura.

Un estudio revela la importancia de la opinión de expertos en los resultados de los modelos de lenguaje.

Detectar texto generado por máquinas es clave para mantener la integridad en varios campos.

SLIDE mejora las evaluaciones de traducción automática al incorporar un contexto más amplio durante la evaluación.

Este estudio examina cómo los modelos de lenguaje entienden los proverbios culturales en diferentes idiomas.

Nuevos estándares mejoran la evaluación de los modelos de lenguaje chino tradicional.

El modelado de lenguaje sin cabeza ofrece técnicas de entrenamiento eficientes para mejorar la comprensión del lenguaje.

Una visión general de los desafíos y soluciones en la búsqueda multilingüe.

Una mirada a cómo la Decodificación Contrastiva mejora el razonamiento en los modelos de lenguaje.

Un estudio sobre el impacto de las técnicas de des-biasing en modelos de lenguaje.

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.