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Delta-LoRA semplifica il fine-tuning per i grandi modelli di linguaggio, offrendo prestazioni migliori e un minor consumo di risorse.

La ricerca migliora i modelli per tradurre il testo in lingua dei segni.

Un approccio basato su Transformer migliora l'accuratezza del riconoscimento dei caratteri scritti a mano.

Questo studio esamina modelli di deep learning per prevedere il numero di visitatori nel turismo.

Un nuovo approccio che utilizza nuvole di punti migliora l'efficienza nella progettazione di impianti cranici.

SDLFormer unisce tecniche avanzate per una migliore qualità delle immagini MRI e elaborazione più veloce.

CATS v2 migliora l'accuratezza nella segmentazione delle immagini mediche attraverso approcci ibridi.

Questo articolo parla dei miglioramenti nei metodi di pooling per i transformer nell'apprendimento supervisionato.

Radio2Text usa segnali mmWave per il riconoscimento vocale in tempo reale in ambienti rumorosi.

Esplorare come i trasformatori si adattano a prevedere risultati in sistemi sconosciuti.

Uno studio su 13 modelli transformer progettati specificamente per la lingua russa.

Un nuovo approccio per migliorare l'accuratezza nella raccolta dei dati 3D di EBSD.

Questa ricerca esplora tecniche di deep learning per migliorare le difese contro gli attacchi di canale laterale.

Un nuovo approccio traduce le descrizioni testuali in sequenze video.

Valutare le prestazioni dei modelli Transformer usando hardware GAUDI specializzato.

Esplorando lo sviluppo e l'impatto dei modelli di linguaggio moderni sulla comunicazione.

I trasformatori migliorano la pianificazione dei percorsi e la mappatura cognitiva in ambienti complessi.

Esaminando la relazione tra i transformers e le RNN nei processi linguistici.

GATS unisce modelli pre-addestrati per migliorare l’elaborazione dei dati multimodali.

ConvFormer migliora la precisione della segmentazione nelle immagini mediche combinando CNN e trasformatori.

Un nuovo framework migliora l'apprendimento continuo per compiti che combinano visione e linguaggio.

Questo studio esamina l'aggiunta della ricorrenza ai Transformers per migliorare le prestazioni nei compiti di machine learning.

Uno sguardo a come i Transformers e i GSSM gestiscono i compiti di copia.

Questa ricerca migliora le RNN usando più prospettive per un'elaborazione del testo migliore.

Uno sguardo alla disartria, alla sua rilevazione e al ruolo della tecnologia.

Mamba-ND migliora l'efficienza del trattamento dei dati multi-dimensionali con meno risorse.

Questo articolo esplora come i Transformers risolvono problemi usando inferenze passo-passo e modelli grafici.

BEFUnet migliora l'accuratezza nella segmentazione delle immagini mediche combinando CNN e transformer.

Questo studio analizza come i modelli linguistici adattano le loro previsioni utilizzando l'apprendimento in contesto.

Questo articolo esplora come i modelli di riavvio-incrementale migliorano la comprensione del linguaggio in mezzo alle ambiguità locali.

Quest'articolo esplora un metodo per migliorare la sintesi del codice usando le intuizioni sull'attenzione umana.

Questo articolo collega i modelli transformer con le catene di Markov per migliorare la comprensione.

Un'analisi approfondita sui metodi per la rilevazione di linguaggio abusivo e il trasferimento di stile testuale.

Esplorare come i transformer imparano l'aritmetica nel machine learning.

Ricerca su come il bias induttivo influisce sulle prestazioni del modello Transformer.

Un'analisi dei Transformers e dei loro metodi di apprendimento autoregressivo nel contesto.

Uno studio sull'uso dei transformer per un tagging e una rappresentazione musicale efficace.

adaptNMT semplifica la creazione di modelli di traduzione per tutti i livelli di abilità.

Esplorando le imprecisioni nei grandi modelli linguistici e le loro implicazioni.

Un nuovo modello migliora la previsione delle azioni dei robot e la loro adattabilità in compiti diversi.