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Combina LLM e Prolog per migliorare il ragionamento nella generazione di testo.

Questo articolo parla di come il ragionamento degli LLM migliori i sistemi di raccomandazione e presenta Rec-SAVER.

Un nuovo approccio migliora le capacità di ragionamento delle GNN per compiti con relazioni complesse.

Un nuovo metodo migliora le abilità di risoluzione dei problemi matematici in modelli linguistici più piccoli usando DPO e autoformazione.

Un nuovo parametro per valutare i modelli che analizzano musica e linguaggio.

Uno sguardo a come misuriamo l'intelligenza dei modelli di linguaggio AI.

Lo studio valuta le capacità di ragionamento dei modelli di linguaggio di grandi dimensioni con domande complesse.

Questo articolo esamina come il ragionamento automatico può migliorare le prestazioni dei modelli di linguaggio.

Questo articolo esplora l'importanza del richiamo fattuale nel ragionamento degli LLM.

Un nuovo framework per valutare i modelli visione-lingua in modo efficace.

Uno studio su come potenziare le abilità cognitive dell'IA usando gli scacchi come piattaforma.

Questo studio valuta le capacità di ragionamento degli LLM usando il difficile problema del 3-SAT.

MathScape migliora la valutazione dei MLLM con problemi matematici visivi e testuali.

I ricercatori hanno creato un dataset per migliorare il processo decisionale etico dei modelli di linguaggio.

I modelli linguistici sono forti nei compiti di memoria ma fanno fatica con le sfide di ragionamento.

La coerenza del percorso aumenta l'efficienza e l'accuratezza nei modelli di linguaggio grandi.

Un nuovo metodo permette ai modelli di linguaggio di correggere i propri errori in matematica.

Un nuovo set di dati migliora la capacità dei robot di capire e muoversi negli ambienti 3D.

ECHO combina diversi schemi di ragionamento per risolvere meglio i problemi nei modelli di linguaggio.

Scopri come i log cognitivi possono migliorare il nostro ragionamento su azioni ed eventi.

Questa ricerca migliora il modo in cui i modelli rispondono alle domande usando le tabelle.

Uno studio sulle capacità dei LLM nel comprendere intervalli musicali, accordi e scale.

Esplora l'ascesa e l'impatto dei modelli di fondazione nell'intelligenza artificiale.

Uno studio misura come i modelli di intelligenza artificiale comprendono le emozioni umane attraverso un framework strutturato.

Presentiamo un dataset per valutare le performance dei sistemi RAG in scenari reali.

Questa ricerca mette in evidenza momenti chiave nei dialoghi tramite un nuovo dataset e un framework di analisi.

Un nuovo framework punta a migliorare l'affidabilità e la chiarezza nel ragionamento dell'IA.

Uno studio mostra che il pseudo-codice migliora le performance dei LLM nei compiti sui grafi.

I nuovi metodi di addestramento dei modelli migliorano le capacità di ragionamento e l'efficienza.

Questo articolo parla di come i modelli migliorano il loro ragionamento attraverso l'auto-apprendimento e l'apprendimento dagli errori.

ReSpAct migliora come gli agenti comunicano, rendendo i compiti più facili e chiari.

Uno sguardo a come i modelli linguistici imitano le funzioni cognitive umane.

RESOLVE migliora il modo in cui le macchine comprendono le relazioni e gli oggetti.

Un nuovo metodo migliora le abilità di ragionamento nei modelli linguistici usando l'ottimizzazione delle preferenze.

S Can migliora l'analisi dei video chirurgici da parte dei computer grazie a tecniche di memoria innovative.

I Token di Pensiero non migliorano il ragionamento dell'IA rispetto al Chain-of-Thought.

Esplora come i layer LoRA migliorano le capacità di ragionamento e pianificazione dell'IA.

Esplorare come il fine-tuning influisca sul ragionamento nei modelli di linguaggio.

Uno studio su quanto bene i modelli linguistici connettano i fatti senza scorciatoie.

Uno sguardo a come i test cognitivi possono migliorare l'accuratezza delle previsioni.