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Un nuovo approccio per riconoscere categorie nei dati non etichettati mantenendo le vecchie classificazioni.

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

Un nuovo sistema migliora la precisione nel prevedere diagnosi da cartelle cliniche incomplete.

La ricerca si concentra sul migliorare i MLLM più piccoli usando la conoscenza dei modelli più grandi.

Theia migliora l'apprendimento dei robot usando intuizioni da più modelli.

Metodi per accelerare la diarizzazione degli speaker senza compromettere l'accuratezza.

JaColBERTv2.5 migliora le prestazioni di ricerca in giapponese con meno dati.

Un modello migliora l'accuratezza nella previsione dello sguardo usando i segnali cerebrali in modo efficiente.

Un nuovo metodo migliora l'addestramento dei modelli di linguaggio sparsi riducendo al minimo la perdita di prestazioni.

Gemma 2 offre alte prestazioni in un formato compatto per compiti linguistici.

Un nuovo framework migliora la segmentazione delle immagini mediche con meno immagini etichettate.

Nuovi metodi migliorano le previsioni sulla risposta ai farmaci per avere opzioni di trattamento per il cancro migliori.

Impara metodi per ottimizzare i modelli di linguaggio grandi per migliorare le prestazioni e l'efficienza.

Presentiamo MoEfier per una trasformazione efficiente dei modelli linguistici con un minimo di addestramento.

Scopri come il Class-Incremental Learning migliora i sistemi di attribuzione dell'autore.

Tecniche per ridurre la dimensione dei modelli per un'efficace distribuzione in ambienti a risorse limitate.

La competizione LimitIRSTD spinge i limiti nella rilevazione efficace di piccoli obiettivi infrarossi.

CLIP-CID migliora l'efficienza dei dati nei modelli visione-linguaggio.

Nuovo metodo consente alle telecamere da evento di identificare oggetti invisibili in modo efficace.

Usare i Transformers per migliorare i modelli a stati per una maggiore efficienza nel NLP.

Un nuovo metodo per generare dati sintetici imparziali per le applicazioni di intelligenza artificiale.

Esplorando metodi efficienti per affinare gli LLM e affrontare le preoccupazioni ambientali.

Questo articolo parla di un metodo per manipolare le reti neurali senza attivatori.

Uno sguardo a come la Knowledge Distillation migliora la velocità e l'efficienza dei sistemi di raccomandazione.

Il nuovo metodo MedDet migliora l'efficienza nel rilevare l'ernia del disco cervicale usando tecniche avanzate.

Un nuovo metodo per snellire i modelli linguistici mantenendo alta la loro performance.

Uno studio rivela che i modelli più economici potrebbero produrre dati di addestramento migliori per i compiti di ragionamento.

Una libreria Python che semplifica l'uso di vari metodi di ranking nel recupero delle informazioni.

Un approccio innovativo per comprimere modelli avanzati in modo efficiente senza perdere prestazioni.

Nuovi metodi nella compressione delle immagini migliorano l'efficienza e la qualità.

Scopri come la compressione dei modelli migliora l'efficienza dei grandi modelli linguistici.

Nuovi metodi migliorano le prestazioni delle reti neurali su dispositivi con risorse limitate.

Questo articolo parla dei vantaggi di semplificare i modelli transformer per i compiti di riconoscimento vocale.

RPP migliora l'adattamento e la generalizzazione nei modelli Vision-Language usando prompt raffinati.

Nuovi metodi migliorano il machine learning affrontando il bias di classe e la retention della conoscenza.

Un nuovo metodo migliora la diagnosi dei tumori al cervello proteggendo la privacy dei pazienti.

Un nuovo metodo migliora la privacy garantendo al contempo buone prestazioni del modello nel Federated Learning.

I modelli piccoli offrono vantaggi unici nell'AI, completando i modelli più grandi in modo efficiente.

Esaminare il ruolo e l'efficacia delle informazioni privilegiate nel machine learning.

KRDistill migliora la distillazione della conoscenza affrontando problemi di sbilanciamento dei dati.