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Uno studio mostra come modelli più grandi migliorano la comprensione di testi e immagini.

Uno studio su come migliorare l'efficienza dell'addestramento per i modelli linguistici usando il dataset SlimPajama.

Un nuovo approccio migliora l'addestramento dei modelli surrogati nello sviluppo software.

Questo studio esamina come la tokenizzazione influisce sul bias di genere nei modelli di traduzione.

Questo metodo aiuta le reti neurali ad evitare minimi locali e a imparare in modo più efficace.

Adesso ci sono due modelli linguistici avanzati per l'ebraico moderno e rabbinico.

Esaminando come i modelli di machine learning migliorano le previsioni nella ricerca sui materiali.

Presentiamo MetaCLIP per una migliore raccolta di dati immagine-testo.

Nuovi metodi migliorano la velocità e la qualità dell'editing delle immagini usando modelli più piccoli.

Un nuovo modello aiuta a migliorare le raccomandazioni affrontando il feedback degli utenti poco chiaro.

Un nuovo approccio migliora la qualità dei messaggi di commit sfruttando le migliori pratiche.

Uno sguardo a come la traduzione automatica riflette e rinforza il pregiudizio di genere.

CleanSheet avanza il furto di modelli senza modificare i processi di addestramento.

Esaminare come le reti neurali profonde apprendono e le sfide che affrontano.

I nuovi modelli puntano a migliorare la tecnologia linguistica per i parlanti portoghese brasiliani.

Un nuovo modello di linguaggio illimitato migliora le previsioni usando dati estesi.

Esaminando l'amplificazione del danno nei modelli da testo a immagine e il suo impatto sulla società.

WiOpen riconosce in modo efficiente sia gesti conosciuti che sconosciuti usando la tecnologia Wi-Fi.

Un nuovo modello linguistico aperto per la ricerca e l'innovazione nel processamento del linguaggio naturale.

Esaminando le difficoltà nel riconoscere le lingue nella comunicazione mista.

Scopri come si fanno gli adesivi animati partendo da testo e immagini.

Un nuovo approccio aiuta l'IA a misurare l'incertezza e migliorare la precisione nelle decisioni.

Capire gli attacchi di esempio non imparabili attraverso la teoria dei giochi per una migliore protezione dei dati.

Uno studio su come migliorare l'apprendimento dei modelli linguistici usando cambiamenti minimi nello stile nei dati di addestramento.

Questo articolo esplora come i modelli linguistici possano adottare pregiudizi ideologici dai dati di addestramento.

Esaminando i pregiudizi e la razionalità nei modelli linguistici grandi usati per l'analisi finanziaria.

Uno sguardo critico alle vere capacità delle Reti Neurali Generative Avversarie.

Esaminando il grokking nel deep learning e le sue implicazioni per le prestazioni.

Uno studio esplora l'impatto del sistema di rating Elo sull'apprendimento degli studenti di medicina.

MobiLlama offre un'elaborazione linguistica efficiente per dispositivi con risorse limitate.

RoadRunner aiuta i robot a muoversi in terreni difficili all'aperto in modo sicuro ed efficiente.

Nuovi set di dati migliorano i modelli di stima della profondità per vari ambienti.

Esaminando come ricompensare in modo equo gli artisti nell'era dell'arte generata dall'IA.

La ricerca mostra come i LLM possono rivelare dati di addestramento, sollevando preoccupazioni sulla privacy.

La famiglia di modelli Yi mostra forti capacità di elaborazione linguistica e multimodale.

Nuovo framework di addestramento migliora l'apprendimento del modello linguistico tramite dati strutturati.

Un nuovo modo per trovare campioni di backdoor senza avere dati puliti.

Nuovi strumenti stanno aiutando gli scienziati a prevedere la stabilità delle proteine e le sue implicazioni per la salute.

Un metodo a due fasi migliora le prestazioni del modello su diversi gruppi di dati.

Nuovi metodi migliorano la precisione nel predire le interazioni proteina-ligando.