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Un nuovo metodo migliora la selezione degli esempi per un apprendimento del modello migliore.

Un nuovo approccio al ritaglio delle immagini migliora flessibilità ed efficienza.

Esplorando come i transformer apprendono dal contesto senza bisogno di riaddestramento.

Un sistema flessibile migliora l'accesso alle informazioni sensibili per gli utenti fidati.

Esaminando come le scelte di esempio influenzano l'equità nei modelli di linguaggio.

Un nuovo benchmark valuta la capacità degli LLM di generare codice Verilog.

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Esplorare come i modelli linguistici grandi apprendono dagli esempi in vari contesti.

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Uno studio sull'impatto di ICL e SFT sulla struttura del modello linguistico.

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Questo studio esplora come i modelli di linguaggio imparano da esempi e conoscenze pregresse.

Uno studio rivela vulnerabilità nei modelli di intelligenza artificiale a causa degli attacchi backdoor.

Esaminare i limiti dei modelli linguistici nel gestire compiti soggettivi.

Nuovi metodi semplificano l'estrazione PICO dagli studi clinici per una ricerca più efficiente.

Uno studio sulle performance dei LLM usando l'istruzione di tuning e l'apprendimento in contesto.

Un nuovo modello migliora gli embedding testuali attraverso strategie di apprendimento contestuale.

Valutare i VLM su compiti spaziali usando testo visivo e poco chiaro.

Un dataset per classificare i compiti di programmazione in base alla complessità per una migliore allocazione delle risorse.

Questo studio migliora l'analisi del sentiment attraverso metodi zero-shot in diverse lingue.

Un nuovo metodo punta a ridurre il bias nelle previsioni dei modelli linguistici.

Un nuovo metodo riduce le esigenze di dati nell'apprendimento per rinforzo, migliorando la stabilità dell'allenamento.

Un nuovo metodo migliora il riconoscimento vocale per registrazioni lunghe.

Questo studio esamina come i LLM possano rilevare algoritmi di generazione di domini nella cybersecurity.

Un nuovo metodo per far navigare i robot in modo efficace senza bisogno di un addestramento intenso.

Uno studio sulle abilità di diversi modelli nell'In-Context Learning.

Uno sguardo alle sfide del riconoscimento delle forme per le macchine e la strada da percorrere.

Un nuovo metodo aiuta l'IA a imparare vari compiti in modo più efficiente.

Uno sguardo a come l'IA fatica con le funzioni lineari di base nonostante un'ampia formazione.

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I LLM mostrano forti capacità di apprendimento con i compiti a matrice grazie all'In-Context Learning.

P-LLM punta a migliorare la compressione delle immagini usando tecniche avanzate dei grandi modelli linguistici.

Un nuovo metodo migliora l'apprendimento dei modelli linguistici tramite la selezione organizzata degli esempi.

Un modo nuovo per migliorare le prestazioni dei modelli linguistici usando strategie di recupero.

Scopri come i modelli di intelligenza artificiale apprendono e si adattano in tempo reale tramite l'apprendimento in contesto.

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