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Un nuovo metodo di training migliora la capacità delle reti neurali di valutare l'incertezza.

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Uno studio rivela problemi di eccessiva fiducia nei modelli di linguaggio e visione dell'IA.

Capire l'incertezza aiuta i robot a funzionare bene in ambienti imprevedibili.

Un nuovo metodo che migliora la stima dell'incertezza nei modelli AI per dispositivi edge.

Nuovi metodi migliorano la precisione delle previsioni e la misurazione dell'incertezza nell'analisi dei dati.

Esaminando l'impatto dell'assunzione di indipendenza sul ragionamento macchina e l'incertezza.

Uno studio su come il ragionamento e l'esperienza influenzano i processi decisionali.

QComp migliora l'accuratezza del completamento dei dati nella scoperta di farmaci, aiutando a velocizzare la ricerca.

Un nuovo approccio per estrarre le funzioni di distribuzione dei partoni dai dati sperimentali.

Questo studio mette in evidenza le incertezze nei dati atomici nell'analisi delle corone stellari.

Analizzare gli errori di arrotondamento può migliorare l'accuratezza dei calcoli a bassa precisione.

ClimODE combina l'apprendimento automatico e la fisica per migliorare le previsioni del tempo.

Un approccio metodico per ridurre le incertezze nel design degli aerei tramite simulazioni e esperimenti.

Un nuovo metodo offre spunti sulla affidabilità delle risposte degli LLM.

Uno studio su come gli esseri umani e i computer identificano oggetti in mezzo all'incertezza.

Questo studio confronta come i modelli linguistici esprimono incertezza rispetto alla comunicazione umana.

LoRA-Ensemble combina modelli per avere previsioni migliori e gestire l'incertezza.

Un nuovo metodo migliora le raccomandazioni di film valutando l'incertezza nelle preferenze di gruppo.

Esplora come l'incertezza influisce sul comportamento dei sistemi dinamici nel tempo.

Questo studio esamina i vantaggi di mettere in pausa gli aggiornamenti nei sistemi di apprendimento per rinforzo.

Questo esplora come gli approcci probabilistici migliorano l'apprendimento contrastivo nel machine learning.

Un nuovo metodo per analizzare le reti temporali e la loro incertezza.

Il metodo AI migliora le previsioni della dose di radioterapia stimando l'incertezza.

Un nuovo metodo migliora le immagini 3D rimuovendo le distrazioni in movimento.

Un nuovo metodo migliora l'affidabilità delle reti neurali in applicazioni critiche.

Scopri come la logica a sette valori migliora il processo decisionale con più criteri.

La ricerca presenta un metodo per migliorare il processo decisionale negli agenti dei modelli linguistici.

Un metodo per quantificare l'incertezza nell'imaging medico per una diagnosi migliore.

EyeMoS migliora la rilevazione delle malattie oculari attraverso l'apprendimento multimodale e la stima dell'incertezza.

Esplorando i processi di auto-correzione nei modelli di linguaggio e i loro effetti.

I gemelli digitali cardiovascolari aiutano a personalizzare i trattamenti analizzando i dati dei singoli pazienti.

Un nuovo approccio mescola tecniche bayesiane e decision-making per risultati di pianificazione migliori.

Una guida all'identificabilità dei parametri e alla stima nei modelli del mondo reale.

Un framework per misurare e migliorare l'incertezza nei modelli di generazione delle immagini.

Il modello FuXi-ENS migliora le previsioni del tempo a medio termine e cattura l'incertezza in modo efficace.

Nuovi metodi migliorano l'efficienza del filtraggio di Kalman e le stime di incertezza in contesti ad alta dimensione.

Un nuovo metodo aiuta le auto a guida autonoma a gestire i cambiamenti improvvisi in sicurezza.

MOMBO migliora il processo decisionale nel reinforcement learning offline con una stima dell'incertezza migliorata.

WGBoost offre previsioni probabilistiche avanzate e una gestione migliore dell'incertezza in vari settori.