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Un nuovo metodo sfrutta i dati vocali per migliorare le valutazioni sull'autismo.

Nuovi metodi migliorano il modo in cui i robot apprendono e si adattano ai compiti.

Nuovi metodi migliorano l'efficienza della generazione delle immagini su dispositivi limitati.

Questo articolo presenta un nuovo metodo per sistemi di dialogo realistici usando tratti specifici degli utenti.

Un nuovo metodo per migliorare l'accuratezza e l'efficienza del recupero k-NN.

Questo studio esamina la creazione di radiografie toraciche realistiche tramite tecniche avanzate di apprendimento automatico.

Uno studio rivela vulnerabilità nei modelli di intelligenza artificiale a causa degli attacchi backdoor.

SSR migliora le prestazioni dei modelli linguistici mantenendo le loro abilità generali.

AstroMAE usa autoencoder mascherati per migliorare le previsioni di redshift in astronomia.

I ricercatori ottimizzano i LLM per migliorare l'onestà e l'affidabilità nei risultati.

Questo articolo parla delle sfide e delle soluzioni nella valutazione dei modelli di risposta a domande basate su contesto.

Un nuovo approccio migliora la chiarezza della ricerca usando grafi di conoscenza cognitiva e modelli di linguaggio.

Uno sguardo agli ultimi sviluppi nei modelli di traduzione automatica.

Un nuovo metodo per adattare i modelli di intelligenza artificiale con dati etichettati limitati.

Un nuovo framework migliora il machine learning per il controllo del movimento in diversi ambienti.

Esplorando le preoccupazioni sulla privacy nel perfezionamento dei modelli di diffusione con dati personali.

Block-Attention migliora i modelli di linguaggio accelerando le risposte senza perdere precisione.

Uno studio esplora lo sviluppo dell'ASR per Amis e Seediq, concentrandosi sull'uso dei dati.

Questo studio esplora modelli generativi per creare in modo efficace frasi chiave nei documenti scientifici.

Uno sguardo a come IRL migliora le performance e la diversità dei modelli linguistici.

Nuovi metodi migliorano l'accuratezza e l'efficienza della traduzione per più lingue.

Un nuovo metodo migliora l'efficienza nel fine-tuning dei modelli di linguaggio.

Esplorando nuovi metodi per migliorare le previsioni delle serie temporali usando la perdita di Wasserstein.

Esaminando come il fine-tuning influisce sulla sicurezza nei modelli linguistici in vari compiti.

I Transformers migliorano l'accuratezza della classificazione per il Disturbo dello Spettro Autistico grazie all'analisi avanzata delle immagini cerebrali.

La ricerca si concentra sul migliorare la capacità dei modelli linguistici di capire testi più lunghi.

Il nuovo metodo MEOW affronta l'eliminazione dei dati sensibili nei LLM senza perdere prestazioni.

I modelli di intelligenza artificiale potrebbero rivoluzionare l'estrazione dei dati clinici, abbattendo i costi e migliorando la precisione.

Un nuovo metodo migliora i piccoli modelli per rispondere a domande nel settore delle telecomunicazioni.

Questo studio punta a migliorare i modelli di generazione di immagini riducendo le caratteristiche anomale.

La ricerca mostra buone prospettive nella rilevazione di malattie usando modelli linguistici più piccoli e etichette sintetiche.

Migliorare la precisione della traduzione da linguaggio naturale a logica di primo ordine.

Lo studio migliora l'accuratezza nel riconoscimento dei gesti con le mani usando dati ad ultrasuoni.

I modelli di intelligenza artificiale migliorano la comprensione delle varianti genetiche per la salute.

Un nuovo metodo migliora la valutazione del testo usando probabilità morbide per una maggiore precisione.

Valutare i VLM su compiti spaziali usando testo visivo e poco chiaro.

Ecco CLIPFit, un metodo per fare il fine-tuning in modo efficiente dei modelli Vision-Language.

Esplorando l'uso di dati sintetici per migliorare il DRL nelle applicazioni reali.

CRAFT unisce RAFT e LoRA per rispondere a domande in modo efficiente in contesti con risorse limitate.

P4Q combina il fine-tuning e la quantizzazione per performance efficienti dei modelli visivi-linguistici.