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Questo articolo analizza il divario tra le capacità generative e valutative dei modelli di intelligenza artificiale.

Le domande di studio mettono in dubbio la necessità di ottimizzare gli esempi in contesto quando vengono fornite istruzioni chiare.

Investigando come le differenze di abilità influenzano le prestazioni in contesti competitivi.

AV-SUPERB valuta modelli audio e visivi su vari task per migliorare le prestazioni.

Affrontare le preoccupazioni etiche tramite la rimozione selettiva della memoria nei modelli di intelligenza artificiale.

Come la composizione del team e la coordinazione influenzano le prestazioni nelle organizzazioni.

L'analisi mostra disparità demografiche nella precisione della previsione dell'età cerebrale.

DeepATLAS identifica in modo efficiente le strutture anatomiche nelle scansioni TC senza bisogno di molti dati etichettati.

Una panoramica sui trasformatori e il loro impatto sull'elaborazione dei dati.

Un nuovo metodo migliora l'uso della memoria nei modelli linguistici grandi, aumentando le prestazioni.

Questo articolo parla di un metodo per imparare le caratteristiche visive dai dati video.

Questo studio si concentra sul miglioramento dei metodi di apprendimento continuo in compiti semantici 3D.

Esaminando i pericoli di integrare i modelli linguistici nei sistemi robotici.

Un nuovo metodo punta a ridurre le uscite dannose dai modelli di linguaggio AI.

Un nuovo metodo per una classificazione efficiente dei documenti entro i limiti di budget.

Uno studio esplora come il genere influisce sulle abilità di calcolo e sull'autoefficacia nella fisica.

Un nuovo approccio affronta il problema dei token persi e del padding nei modelli di machine learning.

Questo articolo parla di un nuovo metodo per migliorare le prestazioni dei prompt per i modelli linguistici.

Un nuovo approccio per rendere i modelli linguistici più piccoli e veloci usando la quantizzazione a 1 bit.

Questo benchmark valuta le performance dei modelli di linguaggio medico nella sanità.

Lo studio esplora come i LLM ricordano le cose rispetto alla memoria umana.

Esplorare metodi per migliorare le prestazioni nei compiti di coding nei modelli linguistici usando i dati.

Un nuovo algoritmo migliora l'ottimizzazione quando gli iperparametri sono sconosciuti.

Un nuovo approccio sfrutta l'apprendimento auto-supervisionato per collegare audio e spartiti.

Un nuovo strumento aiuta i ricercatori a modellare efficacemente la turbolenza ottica.

Un nuovo metodo riduce il dimenticare nei modelli linguistici durante gli aggiornamenti.

Uno sguardo a come i VLM combinano l'elaborazione di immagini e testo.

ProSparse migliora la sparsità di attivazione nei LLM per una migliore efficienza e performance.

Un nuovo approccio migliora i metodi multigrid per simulazioni complesse con celle di bassa qualità.

Uno studio su come migliorare la mappatura dei task nei CGRA usando metodi SAT.

Presentiamo un nuovo approccio per classificare i modelli linguistici senza bisogno di risposte di riferimento.

Questa ricerca valuta la fiducia dei modelli di intelligenza artificiale e la qualità delle spiegazioni in ambienti rumorosi.

Soluzioni di conteggio efficienti per applicazioni moderne usando metodi approssimativi.

La moltiplicazione di matrici mascherate migliora l'efficienza nei calcoli AI sfruttando la scarsità dei dati.

Un nuovo metodo di watermarking protegge i modelli linguistici personalizzati da usi non autorizzati.

FanOutQA aiuta a valutare i modelli linguistici su domande difficili a più passaggi usando dati strutturati.

Indagare come i metodi di tokenizzazione influenzano i compiti aritmetici nei modelli linguistici.

Esplorare il ruolo e le prestazioni di NAT64 nella comunicazione tra IPv4 e IPv6.

Uno studio su come migliorare il ragionamento matematico attraverso strategie di dati efficaci.

I ricercatori stanno studiando come i modelli si adattano quando si rimuovono dei componenti.