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Un nuovo metodo migliora la capacità dei Modelli Linguistici di Dimenticare informazioni sensibili.

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Nuovi approcci per migliorare la memoria nell'intelligenza artificiale.

Un nuovo metodo migliora l'adattabilità dei modelli di machine learning in situazioni dinamiche.

MIGU migliora l'apprendimento continuo nei modelli linguistici senza bisogno di dati vecchi.

RAIL unisce l'apprendimento continuo con modelli vision-linguaggio per una migliore adattabilità.

Questo studio esamina come la dimensione del modello influisca sulle prestazioni nell'Apprendimento Continuo Online.

LEMoE offre aggiornamenti efficienti per i modelli di linguaggio di grandi dimensioni, affrontando sfide chiave.

Un nuovo metodo migliora l'apprendimento continuo nell'intelligenza artificiale con memoria limitata.

CLIP-CITE migliora i modelli CLIP per compiti specializzati mantenendo la flessibilità.

pFedDIL migliora il machine learning mantenendo la conoscenza mentre si adatta a nuovi compiti.

Presentiamo un metodo che migliora l'apprendimento da pochi dati senza dimenticare le conoscenze passate.

Uno studio sull'uso dell'incertezza predittiva per ridurre il dimenticamento catastrofico nei modelli di machine learning.

La compensazione del drift apprendibile migliora le prestazioni del modello nell'apprendimento continuo.

Introducendo FedGTG per mantenere la conoscenza mentre si impara in contesti federati.

Un nuovo approccio affronta le sfide nella segmentazione delle immagini mantenendo la conoscenza delle vecchie categorie.

Nuovi metodi affrontano le sfide nel machine learning per migliorare le prestazioni.

Nuovo framework migliora la capacità dei modelli di rispondere a domande sensibili al tempo.

FETCH migliora l'uso della memoria mantenendo l'accuratezza nei compiti di machine learning.

Un nuovo modo per migliorare l'apprendimento continuo con prompt e distillazione della conoscenza.

Un nuovo metodo che migliora le prestazioni degli LLM riducendo l'uso di risorse.

Una nuova teoria rivela informazioni sul apprendimento continuo e sull'oblio nell'IA.

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Presentiamo NeST per imparare meglio le nuove materie senza dimenticare quelle vecchie.

Un nuovo modo per valutare le prestazioni del modello e la retention delle conoscenze.

Uno studio sugli approcci locali e globali negli algoritmi di apprendimento continuo.

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Il framework EverAdapt affronta il riconoscimento dei guasti in condizioni variabili delle macchine.

La ricerca si concentra su modelli linguistici multilingue efficienti usando la Distillazione della Conoscenza e il Mix di Esperti.

Un nuovo metodo migliora l'efficienza dell'apprendimento mantenendo la conoscenza nei sistemi di apprendimento federato.

Un nuovo metodo aiuta a classificare le immagini del cuore senza perdere conoscenze precedenti.

Questo documento presenta l'Auto-supervisione Aggregata per migliorare l'apprendimento incrementale.

Un nuovo approccio punta a migliorare la resilienza dell'apprendimento attivo agli attacchi.

Nuovi metodi migliorano i modelli ASR per più lingue, preservando le conoscenze passate.

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Un nuovo metodo migliora le capacità dei modelli di linguaggio senza perdere la conoscenza originale.

Questo articolo parla di metodi di aumentazione dei dati per migliorare gli agenti di apprendimento rinforzato continuo.

CF-KAN migliora i sistemi di raccomandazione superando l'oblio e adattandosi alle preferenze degli utenti.

AutoVCL migliora le strategie di apprendimento continuo nell'IA per gestire le complessità dei compiti.