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Lo studio esplora come i modelli quasi-interpolanti si comportano sui dati non visti.

Esplorando come i trasformatori favoriscano funzioni a bassa sensibilità per migliorare le prestazioni.

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Uno sguardo a come affrontare gli stereotipi nella tecnologia attraverso i modelli linguistici.

Uno studio su come migliorare il few-shot learning tramite tecniche di training efficaci per il backbone.

L'apprendimento di lista permette ai computer di fornire più risposte, migliorando l'accuratezza nei sistemi di intelligenza artificiale.

I nuovi strumenti migliorano lo shopping online rendendo la ricerca dei prodotti più efficiente.

Esaminando come la quantizzazione può migliorare le prestazioni e la generalizzazione delle reti neurali.

Insegnare ai robot a svolgere compiti attraverso dimostrazioni semplici mostra un grande potenziale di adattamento.

Un nuovo sistema migliora la creazione di gesti realistici usando solo l'audio della voce.

Nuovo framework sfrutta modelli di linguaggio grandi per capire scene 3D dalle immagini.

Scopri come il sonno influisce sull'apprendimento e la retention delle abilità motorie.

Questo articolo parla di come i transformer imparano la struttura del linguaggio tramite i metodi di allenamento.

Un nuovo approccio per migliorare i modelli di deep learning contro attacchi avversariali.

Uno sguardo a come l'IRM migliora la generalizzazione del machine learning in diversi ambienti.

Migliorare i modelli di spazio degli stati con tecniche di allenamento più efficaci per i dati temporali.

Esaminare i modelli di traffico usando dati aggregati per una gestione urbana migliore.

Introducendo la minimizzazione consapevole della nitidezza per migliorare la costruzione delle caratteristiche nella programmazione genetica.

Un nuovo metodo accelera l'addestramento di modelli complessi.

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RobustMVS migliora la ricostruzione 3D rendendo il modello più generico.

Le camere causali forniscono dati reali per convalidare i metodi di intelligenza artificiale attraverso esperimenti controllati.

Presentiamo un metodo per migliorare il matching delle immagini su dati visivi diversi.

Uno sguardo ai fattori che influenzano l'apprendimento nei modelli di machine learning.

Uno studio introduce RepNoise per proteggere i grandi modelli linguistici da un fine-tuning dannoso.

Un modello che riempie in modo efficace i valori mancanti nei dati delle serie temporali.

Scopri come l'apprendimento profondo ipercomplesso migliora l'elaborazione dei dati e le prestazioni del modello.

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

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Un nuovo modello di guida affronta le sfide nella tecnologia di guida autonoma.

Esplorando il ruolo del gradiente discendente nell'ottimizzazione stocastica e le sue implicazioni sulla dimensione del campione.

Poseidon usa il machine learning per prevedere in modo efficiente soluzioni per PDE complessi.

Un nuovo metodo per perfezionare i modelli di linguaggio usando l'autoattenzione.

La ricerca mostra che istruzioni diverse migliorano le prestazioni del modello di linguaggio in compiti mai visti prima.

Questo studio propone un nuovo approccio per mantenere l'apprendimento nei sistemi di intelligenza artificiale.

Presentiamo un modello innovativo per migliorare l'accuratezza della stima della cardinalità nelle query dei database.

Questo articolo esamina come la pianificazione dei budget influisce sui modelli DNC nella risoluzione dei problemi.