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Combinare l'apprendimento automatico con il ragionamento tradizionale per affrontare le sfide delle ontologie.

Si esplorano nuovi metodi per migliorare il ragionamento in N3 con regole esistenziali.

Uno sguardo alle abilità importanti per valutare i modelli di linguaggio di grandi dimensioni.

Un nuovo metodo migliora le capacità di ragionamento nei modelli linguistici usando grafi.

Un nuovo standard punta a ridurre le informazioni false nelle applicazioni sanitarie dei LLM.

Questo documento valuta le capacità di ragionamento logico del modello CLIP di OpenAI.

Miglioriamo i modelli VQA incorporando il ragionamento, portando a una migliore comprensione visiva.

Questo lavoro valuta quanto bene i VLM ragionano basandosi sui contenuti visivi.

Uno sguardo su come si comportano i LLM nei compiti di ragionamento rispetto agli esseri umani.

Esplorando il collo di bottiglia relazionale e il suo ruolo nella comprensione dei concetti astratti.

Questa ricerca mette in evidenza il ruolo della rilettura nel migliorare le abilità di ragionamento per i modelli linguistici.

Una nuova fonte di dati migliora i modelli di machine learning nei compiti di ragionamento.

Questo studio esamina la comprensione dei modelli linguistici dei proverbi culturali in diverse lingue.

Uno sguardo su come il Decoding Contrasto migliori il ragionamento nei modelli di linguaggio.

Choice-75 mette alla prova i modelli di linguaggio sulla presa di decisioni attraverso scenari dettagliati.

Uno sguardo a come i bambini deducono il loro stato sporco attraverso il ragionamento.

I prompt di codice migliorano le prestazioni di ragionamento nei modelli di linguaggio di grandi dimensioni come GPT 3.5.

Migliorare i LMM per ragionare e fare domande per una maggiore accuratezza.

Un nuovo benchmark valuta le capacità dei modelli di intelligenza artificiale nella risoluzione di problemi di geometria.

Studiando come l'AI può capire i pensieri e i sentimenti umani.

Uno studio rivela delle lacune nella comprensione delle regole logiche da parte dei LLM rispetto agli esseri umani.

I modelli di linguaggio sono bravi con il testo ma non capiscono le cose sensorialmente.

Un nuovo metodo migliora le capacità di ragionamento nei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni.

Questo studio valuta la memoria, il richiamo e le capacità di ragionamento dei LLM.

Analizzando gli effetti dei metodi di ragionamento sulle prestazioni dei modelli di linguaggio grandi.

Questo studio esamina se i modelli linguistici possono eguagliare le capacità previsionali umane.

Un nuovo sistema per identificare le email di phishing con alta precisione e ragionamenti chiari.

Questa ricerca esamina il passaggio da azioni intenzionali a quelle non intenzionali nei video.

Un nuovo dataset punta a migliorare la comprensione delle immagini scientifiche e del ragionamento da parte dell'IA.

NPHardEval4V valuta le capacità di ragionamento dei modelli di linguaggio multimodali di grande dimensione.

Il dataset CLEVR-POC migliora il ragionamento nelle domande visive utilizzando scenari con oggetti nascosti.

Uno sguardo alle difficoltà che i computer affrontano nella risoluzione di puzzle visivi.

Metodi per ridurre il bias nei modelli di linguaggio grandi per risultati più equi.

Valutare le capacità di ragionamento dei LLM tramite il benchmark ARC.

Quest'articolo parla di metodi per migliorare le abilità di ragionamento dei modelli linguistici.

Meerkat-7B stabilisce un nuovo standard per i modelli di linguaggio medico open-source.

Questo studio esamina come la profondità del trasformatore influisce sui compiti di apprendimento.

I nuovi modelli migliorano le capacità di ragionamento in vari compiti, aumentando le performance dell'AI.

Esaminando come l'AI generativa può migliorare il processo decisionale nelle telecomunicazioni mobili.

Un nuovo framework migliora la fiducia nelle previsioni grazie a apprendimento e ragionamento.