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Un framework che unisce l'esperienza umana e gli LLM per migliorare la ricerca qualitativa.

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Un nuovo metodo per valutare le opinioni dei politici attraverso l'analisi del discorso.

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Investigando l'efficacia dei modelli linguistici grandi nella traduzione di codice reale in Rust.

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PathOCL migliora l'accuratezza e l'efficienza della generazione di OCL per i modelli di classe UML.

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

AGILE migliora gli agenti LLM con memoria, consigli di esperti e strumenti in tempo reale.

LLM4EA migliora l'efficienza nel connettere entità in diversi grafi di conoscenza.

Un tool che sfrutta l'IA per generare affermazioni di aiuto per la verifica del codice Dafny.

Un nuovo framework usa commenti simulati per migliorare il rilevamento delle fake news.

Un nuovo framework ottimizza l'uso dei modelli di linguaggio grande in modo efficiente.

Un nuovo metodo accelera le risposte dei modelli di linguaggio grandi usando il riutilizzo della cache KV.

Capire come la persona influisce sulle interazioni con gli agenti conversazionali in vari settori.

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Nuovo framework migliora la qualità delle risposte nelle comunità di programmazione.

Presentiamo ToCa, un metodo per creare didascalie usando solo dati testuali.

Un nuovo metodo combina modelli linguistici e grafi di conoscenza per migliorare la sicurezza dei robot.

KALM4Rec migliora le raccomandazioni per i nuovi utenti usando metodi basati su parole chiave.

Un nuovo approccio per semplificare l'eDiscovery usando metodi grafici e modelli di linguaggio.

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Nuovi metodi migliorano i risultati dei modelli linguistici mantenendo le regole grammaticali.

Un nuovo sistema migliora la gestione di grandi modelli linguistici su diverse configurazioni GPU.

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Un nuovo approccio che usa LLM per creare distrattori con il minimo input umano.

Questo articolo esamina il bias di popolarità nei sistemi di raccomandazione e come i LLM possono aiutare.