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Un nuevo conjunto de datos para evaluar las habilidades de planificación de los modelos de lenguaje en tareas de la vida real.

Explorando cómo la IA puede mejorar el razonamiento matemático y el descubrimiento.

Explora cubos tangibles para manipulación intuitiva de datos en entornos de realidad mixta.

Un nuevo método mejora la respuesta a preguntas en videos mientras conserva el conocimiento previo.

CoAVT integra datos de audio, visuales y de texto para una mejor comprensión.

Una mirada a cómo las máquinas analizan e interpretan datos visuales.

Un estudio sobre cómo las herramientas de IA afectan las experiencias y percepciones de la escritura.

BriSe AI se enfoca en la autoconciencia de las máquinas para tener mejores interacciones.

Un enfoque nuevo mejora la evaluación de calidad de las preguntas generadas por máquinas.

CHARM evalúa qué tan bien los LLMs razonan tanto en contextos globales como en contextos chinos.

Nuevos métodos combinan entradas visuales y de texto para mejorar el aprendizaje de idiomas en máquinas.

Un estudio se centra en cómo los niños usan la tecnología para las tareas escolares.

El método DTV mejora la fiabilidad de las respuestas de los modelos de lenguaje grandes en problemas de matemáticas.

Un nuevo marco ayuda a los modelos de lenguaje a aprender de los errores en la resolución de problemas.

IsoBench evalúa cómo los modelos manejan texto e imágenes para identificar sus fortalezas.

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

Este estudio investiga el uso de IA para crear opciones distractoras para preguntas de opción múltiple de matemáticas.

Aprende a integrar sistemas de XAI en Jupyter para mejorar la comprensión de la IA.

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

Explorando cómo los tutores de IA mejoran las experiencias de aprendizaje de programación para los estudiantes.

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

Una mirada al papel de los Modelos de Lenguaje Grande en agentes autónomos.

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

Examinando el papel de los modelos de lenguaje en el apoyo al pensamiento crítico entre los filósofos.

Nuevos métodos mejoran la calidad de las oraciones de ejemplo en diccionarios a través de modelos de lenguaje.

Examinando las inexactitudes en la generación de texto por IA y sus implicaciones.

Una plataforma que empodera a los profesores para crear experiencias de aprendizaje personalizadas.

Examinando la exploración y la adaptabilidad en algoritmos de aprendizaje por refuerzo.

Este artículo revisa los beneficios del aprendizaje de muchos disparos en modelos de lenguaje.

Presentando un enfoque autoguiado para mejorar el razonamiento en modelos de lenguaje.

Un nuevo algoritmo mejora el aprendizaje en línea al adaptarse de manera efectiva a los datos que llegan.

Explorando el estado actual y las direcciones futuras de la tecnología de Reconocimiento de Expresiones Matemáticas.

Un modelo muestra sesgo de exclusividad mutua en pruebas de asociación de palabras.

Nuevo conjunto de datos ofrece información sobre la carga cognitiva durante las tareas.

IMEX-Reg mejora el aprendizaje automático al reducir el olvido y mejorar el rendimiento en las tareas.

El estudio combina tecnologías de RL y LLM para mejorar el rendimiento de los agentes educativos.

Cómo ChatGPT ayuda a los estudiantes a dominar las técnicas de visualización de datos.

Una visión general del aprendizaje por imitación y sus aplicaciones en el entrenamiento de agentes.

Un nuevo método mejora el razonamiento en modelos de lenguaje más pequeños para tareas complejas.

AlphaMath mejora el razonamiento en modelos de lenguaje usando Búsqueda de Árboles de Monte Carlo.