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Scopri come i modelli linguistici migliorano le raccomandazioni personalizzate nelle piattaforme digitali.

Un nuovo metodo per classificare le recensioni di viaggio in base alle esigenze degli utenti.

Questo documento esamina il tempo che impiegano i lavoratori a trovare nuovi lavori dopo aver dato le dimissioni.

Uno sguardo su come l'attenzione limitata influisce sulle nostre scelte.

Lo studio rivela il bias negli strumenti di valutazione dell'IA che favoriscono le risposte più lunghe.

Un metodo per massimizzare il valore nel matching agente-oggetto analizzando le preferenze.

Uno studio rivela metodi per assegnazioni stabili in scenari di posizionamento agenti.

Questo studio rivela che i modelli LLM preferiscono i propri risultati rispetto ai contenuti scritti da umani.

Uno studio rivela che i giovani adulti preferiscono l'autotest per l'HIV per la privacy e la comodità.

DegustaBot impara le preferenze personali per le impostazioni della tavola per semplificare i preparativi per la cena.

Uno studio su strategie di abbinamento efficaci tenendo conto di preferenze e vincoli.

Come la selezione dei dati di addestramento influisce sulle previsioni dei modelli linguistici delle proteine.

Esplorare modi giusti per condividere beni indivisibili tra le persone.

Una panoramica su come abbinare acquirenti e venditori in condizioni incerte.

Un approccio innovativo per classificare i dati utilizzando modelli bayesiani per raggruppare elementi simili.

Un nuovo metodo migliora la risposta dell'IA alle preferenze umane in continua evoluzione.

Un metodo per allineare i progetti energetici con le esigenze degli stakeholder attraverso il contributo umano.

Questo studio esamina come le preferenze influenzano la cooperazione nelle interazioni uomo-macchina.

RevGNN migliora il processo di raccomandazione dei revisori accademici usando tecniche di dati avanzate.

Esplorare come l'avversione alla complessità influenzi le nostre scelte in situazioni incerte.

Esplorando come il caso può migliorare l'equità nella distribuzione delle risorse.

Esaminare le preferenze dei giocatori e gli equilibri di Nash in contesti competitivi.

Un nuovo metodo bilancia le esigenze degli utenti nelle risposte dell'IA.

Un nuovo modo per migliorare come i robot capiscono e rispondono agli utenti.

Uno sguardo ai pro e contro dell'ora legale.

Un modo organizzato per assegnare le famiglie rifugiate a posti di reinsediamento adatti.

Usare reti neurali per migliorare le decisioni in contesti basati sulle preferenze.

Un nuovo approccio migliora l'addestramento dei modelli linguistici grazie a una migliore comprensione dei valori umani.

Un nuovo approccio per generare politiche che soddisfano diverse preferenze.

Questo studio esamina come migliorare le elezioni dei comitati usando preferenze classificate e informazioni sulla distanza minima.

Uno sguardo nuovo su come migliorare i sistemi di raccomandazione capendo le scelte degli utenti.

L'aggregazione delle classifiche aiuta a combinare le preferenze per prendere decisioni migliori in vari ambiti.

Questo studio mostra come le caratteristiche demografiche influenzano le percezioni dei movimenti dei robot industriali.

Esaminare l'equilibrio tra la protezione del reddito e l'equità nella distribuzione del reddito.

Gli algoritmi affrontano pregiudizi e ritardi nel feedback delle preferenze degli utenti.

Uno sguardo su come le credenze e i rischi influenzano le decisioni.

Questo documento parla di equità nella scelta dei candidati per le istituzioni a fronte di valutazioni distorte.

Esplorare miglioramenti nella qualità della traduzione tramite metodi e metriche basati sulle preferenze.

Migliorare come i robot si spiegano porta a migliori rapporti tra umani e robot.

L'Accettazione Differita Accelerata migliora l'efficienza nei mercati di abbinamento, riducendo proposte e velocità.