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Combinare la rilevazione OOD e la Predizione Conformale aumenta l'affidabilità del modello.

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Kermut migliora l'accuratezza delle previsioni delle varianti proteiche affrontando le incertezze nei risultati.

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La ricerca rivela potenziali percorsi per comprendere una nuova fisica attraverso il cLFV.

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

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Un nuovo framework migliora il reinforcement learning basato su modelli con controllo adattivo per decisioni migliori.

Questo articolo presenta un nuovo metodo per prevedere il rischio di diabete utilizzando dati di sondaggi.

Un nuovo metodo combina l'apprendimento automatico con la modellazione bayesiana per previsioni migliori.

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Scopri NEON, un metodo che migliora la quantificazione dell'incertezza nel machine learning.

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.

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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.

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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.

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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.

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

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