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Questo documento presenta un nuovo approccio per migliorare le prestazioni di KGQA utilizzando GNN e LLM.

Introducendo la pianificazione aperta e concreta per migliorare l'esecuzione dei compiti nella vita reale.

Un metodo per creare rappresentazioni testuali chiare usando domande sì/no.

Un nuovo metodo migliora la risoluzione degli eventi combinando i modelli linguistici per una maggiore accuratezza.

Un nuovo sistema per valutare i modelli linguistici usando flussi di dati reali.

Uno studio confronta le risposte empatiche dei modelli di linguaggio e degli esseri umani.

Questo articolo esplora come i LLM capiscono le credenze e i sentimenti umani.

Usare l'IA per automatizzare la vettorizzazione, migliorando l'efficienza e la correttezza del codice.

Gli attacchi di jamming possono disturbare i sistemi di generazione aumentata da recupero bloccando le risposte.

Questo studio esamina come le percezioni sociali influenzano le interazioni degli studenti con i LLM nei corsi di programmazione.

LogBatcher semplifica l'analisi dei log usando modelli linguistici grandi senza bisogno di addestramento precedente.

Un nuovo benchmark testa la capacità dei LLM di trovare vulnerabilità nel software.

Esplorando come le macchine rilevano le opinioni nei post sui social media.

Uno sguardo a come i LLM affrontano le sfide di programmazione per esempio.

Valutare il ruolo degli LLM nell migliorare la rappresentazione strutturata dei documenti scientifici.

Un nuovo metodo migliora l'elaborazione di grafici ricchi di testo per ottenere migliori intuizioni.

Indagare su come le previsioni dei LLM si allineano con le scelte umane usando modelli statistici.

Quest'articolo esplora come usare l'IA per migliorare i processi di ottimizzazione multi-obiettivo.

Valutare i rischi di risultati distorti nei robot usando modelli di linguaggio.

SciEx rivela punti di forza e sfide dei LLM nella valutazione scientifica.

Questo studio valuta come i LLM possano migliorare il testing delle mutazioni nello sviluppo software.

Un nuovo benchmark testa le capacità dei LLM con formati di dati strutturati.

Questo documento esplora l'Effetto di Consenso Falso nei modelli di linguaggio grandi.

Presentiamo RePrompt per migliorare le prestazioni del modello linguistico attraverso prompt ottimizzati.

Questo studio esamina i pregiudizi nei modelli AI durante la etichettatura dei dati di discorso d'odio.

Esplorare il ruolo dell'IA nel migliorare la coerenza della valutazione nell'istruzione online.

La ricerca mostra che stili di risposta coerenti migliorano l'efficacia degli LLM con meno esempi.

Un nuovo metodo combina l'umano e l'IA per una classificazione dei testi più efficiente.

Questo studio analizza come la lingua influisca sui valori culturali nei modelli grandi.

APPL semplifica lo sviluppo con modelli di linguaggio grandi usando una sintassi intuitiva, simile a Python.

Questo articolo parla di come le reti neurali profonde apprendono il linguaggio attraverso la previsione del prossimo token.

L'UNCTAD ha creato uno strumento RAG open-source per migliorare l'accesso ai dati e l'efficienza.

Questo studio esamina l'efficacia di FActScore in più lingue.

CEBench aiuta le aziende e i ricercatori a valutare i LLM mentre gestiscono costi e prestazioni.

GIEBench valuta le risposte empatiche degli LLM in base a diverse identità di gruppo.

Uno studio su PlagBench e il suo ruolo nel rilevare il plagio nei risultati delle LLM.

Un nuovo dataset valuta le prestazioni dei LLM nella risoluzione di sfide legate ai grafi.

Questo documento presenta un metodo per usare LLM per annotare dati tabulari con il minimo sforzo umano.

Questo studio esamina i LLM come un'alternativa conveniente per la classificazione del testo.

LLaMIPa migliora la capacità dei computer di comprendere le dinamiche della conversazione.