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Uno sguardo a come il testo irrilevante influisce sui moderni sistemi di ranking.

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TREC iKAT punta a migliorare le interazioni con gli agenti conversazionali attraverso dialoghi personalizzati.

Esplorare come lingua e azioni funzionano insieme nella comunicazione umana.

Esplorare come il disaccordo nella etichettatura dei dati possa fornire spunti preziosi.

SonifyAR migliora le esperienze di AR aggiungendo effetti sonori in base al contesto.

Uno sguardo a come i modelli di intelligenza artificiale afferrano le conoscenze essenziali del mondo.

Esaminando come i modelli linguistici percepiscono i significati impliciti nel discorso coreano.

Questo studio mostra come il contesto migliori la comprensione delle immagini e delle domande da parte delle macchine.

Il contesto aiuta tantissimo a riconoscere gli oggetti, anche quando siamo concentrati su altro.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza della classificazione delle immagini concentrandosi sul contesto.

Un framework per rilevare meglio le false affermazioni nei modelli di linguaggio.

LIFT migliora le raccomandazioni per gli utenti tenendo conto sia dei comportamenti passati che di quelli futuri.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza del riconoscimento del testo in diverse applicazioni.

Un nuovo metodo per migliorare la velocità di risposta nei modelli linguistici usando il processamento selettivo dei documenti.

Esplora il ruolo della memoria e del contesto nel migliorare l'apprendimento automatico.

La ricerca mostra come il contesto e l'ossitocina influenzano la nostra voglia di aiutare gli altri.

Questo studio esamina come il contesto influenzi l'espressione emotiva nelle discussioni online sulla depressione.

Un nuovo metodo migliora il completamento del codice usando l'analisi del flusso di dati.

Un nuovo framework migliora il rilevamento del linguaggio dannoso negli spazi online.

Questo articolo esplora come i modelli linguistici gestiscono l'aspetto verbale in russo.

Esplorando relazioni causali dettagliate per migliorare il processo decisionale nel machine learning.

Uno sguardo a come le parole si collegano all'interno dei sistemi linguistici nel tempo.

Un nuovo modo di misurare l'equità nelle ammissioni universitarie e nelle valutazioni del credito.

Esplorare punti di forza e debolezze dei LLM per vari compiti aziendali.

Esaminando perché i termini vaghi sono essenziali nella nostra comunicazione quotidiana.

RE-RAG migliora i sistemi di QA usando un estimatore di rilevanza per una precisione migliore.

Nuovi metodi stanno cambiando il modo in cui le macchine capiscono e generano il linguaggio umano.

Ehi, ti presento SPICE, un progetto per migliorare le interazioni dell'IA usando informazioni contestuali.

Analizzando meme nocivi e i loro effetti sulla società.

Esaminando la necessità di contesto nella traduzione precisa della lingua dei segni.

Il rifinitore migliora le risposte del modello linguistico ristrutturando le informazioni recuperate.

Un nuovo sistema migliora l'accuratezza e l'affidabilità nella generazione di testi da RALMs.

Questa ricerca si concentra sul miglioramento del riconoscimento delle entità nominate attraverso strategie di rappresentazione dei dati variate.

Un nuovo metodo migliora la personalizzazione dei LLM per un migliore coinvolgimento degli utenti.

Esaminando come il contesto migliori la qualità della traduzione automatica nei sottotitoli.