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Esplorare il design e il potenziale delle superfici intelligenti riconfigurabili nei sistemi wireless.

Un nuovo approccio migliora la fusione dei modelli di intelligenza artificiale per una migliore performance e efficienza.

Questo studio presenta un sistema per migliorare l'accuratezza del modello linguistico usando sfide avversarie.

Esaminando perché i modelli più grandi hanno difficoltà con l'apprendimento in contesto rispetto a quelli più piccoli.

Un nuovo metodo migliora i modelli linguistici cercando attivamente risposte diverse.

Un nuovo algoritmo migliora l'apprendimento in ambienti ristretti usando il campionamento posteriore.

Un nuovo metodo per migliorare l'efficienza dei modelli linguistici e ridurre i costi.

MAP-Neo punta a trasparenza e performance nella modellazione del linguaggio AI.

Un nuovo metodo affronta l'equità nei compiti di classificazione del machine learning.

I modelli di linguaggio migliorano le prestazioni nei compiti web attraverso tecniche di auto-miglioramento.

Un nuovo metodo punta a affrontare il bias nei risultati dei modelli di linguaggio.

Un sistema unificato rende tutto più efficiente nelle applicazioni basate su LLM.

Nuovi metodi migliorano i modelli VQA usando in modo efficiente i dati di addestramento esistenti.

Ricerca su come ottimizzare i modelli di deep learning con tecniche di sparsità e quantizzazione.

GROMACS integra SYCL per migliorare le prestazioni sulle GPU AMD nelle simulazioni di dinamica molecolare.

Esaminando l'impatto della qualità del set di calibrazione sulle prestazioni del LLM dopo la quantizzazione.

Piccole modifiche alle parole possono influenzare molto i risultati dei modelli linguistici.

Uno sguardo a vari modelli di intelligenza artificiale e le loro efficienze nel trattamento dei dati.

Dimenticare migliora l'apprendimento negli esseri umani e nei modelli di macchina, aumentando l'adattabilità e le prestazioni.

Presentiamo RobustKD, un metodo per potenziare la sicurezza del modello contro gli attacchi backdoor.

Uno studio sulle prestazioni dei modelli di Diffusione rispetto ai GAN per il miglioramento della qualità delle immagini.

Scopri come la tecnologia dei chiplet sta cambiando il design dell'hardware per l'AI per una maggiore efficienza.

Zipper combina in modo efficace diversi tipi di dati per modelli di intelligenza artificiale più intelligenti.

Esaminando come il machine learning influisce sulle scelte e sui risultati umani.

Questa ricerca esamina come le credenze umane influenzano le valutazioni e le implementazioni dei LLM.

Un nuovo metodo migliora i modelli di linguaggio per una maggiore efficienza e performance.

Come i metodi di valutazione influenzano la motivazione degli studenti e i risultati futuri nell'apprendimento.

Esaminando come i modelli linguistici possono aiutare a identificare l'Alzheimer in modo precoce.

Esplorando i processi di auto-correzione nei modelli di linguaggio e i loro effetti.

Test recenti rivelano le debolezze dei LLM in ragionamenti semplici nonostante punteggi elevati nei benchmark.

La ricerca esamina il legame tra le spiegazioni dell'IA e la fiducia degli utenti.

Uno studio su come affinare gli agenti di controllo dei computer per migliorare le prestazioni nei compiti.

Uno sguardo ai metodi basati su sotto-obiettivi per le sfide di ragionamento complesso nell'IA.

Uno sguardo alle prestazioni delle soft GPGPU rispetto ai core IP nei compiti FFT.

Come l'insegnamento automatico può migliorare l'apprendimento degli studenti attraverso una connessione efficace.

Esaminando l'effetto di saturazione nella Regressione Kernel Ridge e le sue implicazioni per le previsioni.

ExoDeepFinder rileva in modo efficace eventi rari di esocitosi nei dati video usando il deep learning.

Scopri come LoCalPFN migliora le prestazioni dei transformer sui dati tabulari.

Nuove linee guida migliorano il confronto delle prestazioni degli algoritmi di ottimizzazione quantistica rispetto ai metodi classici.

Uno sguardo ai vantaggi del controllo auto-regolante per l'efficienza energetica nelle industrie.