El reconocimiento de voz mejorado para aulas usando técnicas de entrenamiento avanzadas mejora el aprendizaje.
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Ciencia de vanguardia explicada de forma sencilla
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Este estudio mide el rendimiento de los LLMs en diálogos matemáticos complejos.
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Un nuevo método mejora la fiabilidad de los modelos de lenguaje a través de una recuperación efectiva.
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Un nuevo enfoque usando LLMs para crear distractores con mínima intervención humana.
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Este artículo habla sobre el juego de roles y la personalización en los modelos de lenguaje.
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Un método nuevo para entrenar modelos de código centrado en la semántica y el comportamiento de ejecución.
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Examinando el impacto de GenAI en los docentes en formación en el aprendizaje y la enseñanza.
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Un nuevo enfoque mejora las habilidades matemáticas de los modelos de lenguaje con rapidez y precisión.
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El ajuste condicional ayuda a los modelos de lenguaje a retener conocimiento y reducir sesgos durante el entrenamiento.
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Un nuevo método mejora el seguimiento del conocimiento de los estudiantes a lo largo del tiempo.
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STARLING crea juegos diversos basados en texto para mejorar las capacidades de aprendizaje de los agentes de RL.
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Un nuevo enfoque mejora la precisión y la creatividad en las salidas de los modelos de lenguaje.
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El estudio evalúa qué tan bien los LLMs razonan más allá del contexto inmediato.
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Un nuevo enfoque mejora el análisis de argumentos en varios textos.
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Un nuevo marco mejora el razonamiento en los modelos de lenguaje a través de bocetos visuales.
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Examinando la efectividad del razonamiento en modelos de lenguaje grandes.
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Este papel investiga el Efecto de Falso Consenso en grandes modelos de lenguaje.
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Mejorando la precisión en la transcripción de presentaciones científicas a través de la integración del habla y la visual.
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DetectBench evalúa LLMs en su habilidad para detectar evidencia oculta en tareas de razonamiento.
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P-Tailor personaliza modelos de lenguaje usando los Cinco Grandes Rasgos de la Personalidad.
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Un nuevo enfoque combina temas educativos para mejorar las experiencias de aprendizaje personalizadas.
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FineWeb ofrece 15 billones de tokens para mejorar el entrenamiento de modelos de lenguaje.
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FernUniversität trabaja en una infraestructura de LLM abierta para apoyar la educación.
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Un nuevo método mejora la claridad y precisión en los sistemas de puntuación automatizados.
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Un nuevo enfoque mejora el razonamiento en los modelos de lenguaje al generar errores controlados.
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El muestreo Min-p ofrece un enfoque prometedor para mejorar la generación de texto.
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DCoT mejora el rendimiento del modelo de lenguaje a través de múltiples caminos de razonamiento.
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TongGu simplifica la comprensión del chino clásico con técnicas especializadas.
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RAMO mejora las sugerencias de cursos personalizadas para los estudiantes en línea, especialmente los usuarios nuevos.
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VCoME ayuda a los usuarios a crear videos verbales atractivos fácilmente.
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PosFormer mejora el reconocimiento de expresiones matemáticas escritas a mano usando información de posición.
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Mejorando las respuestas de tutoría con técnicas efectivas de verificación de errores para un mejor apoyo a los estudiantes.
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