Articoli più recenti per Modelli pre-addestrati

TransTroj migliora gli attacchi backdoor, aumentando l'efficacia e la resistenza alla rilevazione.

Un nuovo set di dati rivela informazioni sull'uso di modelli pre-addestrati nei progetti software.

Una strategia per migliorare le prestazioni e l'equità nei modelli di apprendimento federato.

La ricerca mostra un miglioramento nella precisione nel riconoscere le emozioni dal parlato in diverse lingue.

Un nuovo metodo migliora l'efficienza dell'apprendimento attivo nel machine learning.

Un nuovo metodo di allenamento aiuta i modelli linguistici a ricordare le informazioni meglio.

Un metodo per valutare la trasferibilità dei modelli pre-addestrati per il rilevamento degli oggetti.

Questo articolo presenta un nuovo metodo per migliorare il grounding visivo unendo dati e conoscenza del modello.

Nuovi metodi migliorano l'ASR per le lingue poco rappresentate usando dati da lingue simili.

Un nuovo metodo migliora i modelli di deep learning per dataset sbilanciati.

Un nuovo modo per classificare contenuti audiovisivi mai visti prima.

Esplorare nuovi metodi per migliorare il riconoscimento delle emozioni nel parlato usando dati naturali.

Idefics2 mostra dei miglioramenti nel processamento visione-lingua grazie a scelte di design innovative.

Questo studio esamina l'efficacia dei modelli multilingue nel rilevamento di deepfake audio.

Un nuovo framework migliora la comprensione dell'IA degli spazi 3D.

Preference Flow Matching offre un nuovo modo per allineare i risultati dell'IA con le preferenze degli utenti.

Un nuovo framework migliora l'efficienza e le prestazioni del riconoscimento delle entità nominate.

Analizzando l'efficacia dei ViT per il riconoscimento delle texture rispetto ai metodi tradizionali.

Questa ricerca si concentra sul migliorare i metodi per rimuovere informazioni indesiderate dai modelli linguistici.

Questo articolo parla di un nuovo modello che combina l'elaborazione visiva e quella linguistica.

Un nuovo framework riduce lo sforzo umano mentre si occupa dei pregiudizi dei modelli.

Un nuovo metodo migliora la guida nei modelli di diffusione usando l'apprendimento per rinforzo.

Analizzando tecniche di attacco backdoor clean-label efficaci nel machine learning.

Un nuovo metodo migliora l'apprendimento di nuove classi mantenendo le vecchie conoscenze.

Questo articolo parla dei metodi per migliorare il modo in cui i robot identificano gli usi degli oggetti.

I modelli avanzati prevedono le condizioni cardiache utilizzando segnali PPG e ECG.

Un nuovo modo per migliorare la precisione dei tag usando modelli pre-addestrati.

Un framework guida la scelta dei modelli pre-addestrati più efficaci per la rilevazione delle vulnerabilità.

Usare concetti darwiniani per migliorare i metodi di addestramento delle reti neurali.

Lo studio valuta modelli AI pre-addestrati per l'interpretazione di risonanze magnetiche, TAC e radiografie.

Un nuovo framework migliora la potatura dei dati concentrandosi su modelli pre-addestrati per compiti molecolari.

Un nuovo metodo per il tagging musicale usando il few-shot learning mostra risultati promettenti.

Questo studio esplora l'uso del Transfer Learning per un controllo qualità efficace nella posa di nastro CFRP.

Migliorare la capacità dei robot di adattarsi e imparare dalle esperienze.

Un nuovo modo per affrontare i problemi di memoria nell'apprendimento automatico.

Un approccio nuovo usa la risonanza magnetica in tempo reale per visualizzare i movimenti della produzione del parlato.

Un nuovo metodo semplifica la creazione di audio e video per una sincronizzazione migliore.

Uno sguardo all'apprendimento continuo e ai metodi innovativi per mantenere la conoscenza nei modelli di intelligenza artificiale.

Esplorare come l'IA può imparare mantenendo i dati degli utenti privati.

I ricercatori potenziano la capacità dei computer di riconoscere oggetti funzionali in ambienti 3D.