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

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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.

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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.

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DARL offre nuovi metodi per far sì che le macchine apprendano e creino immagini in modo efficace.

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Questo articolo esamina se i trasfomatori possono simulare automi finiti pesati e ad albero.

Un nuovo modello integra audio e testo per una migliore classificazione del parlato.

Mamba mostra un forte potenziale nell'analisi video rispetto ai transformer.

Studiando metodi per classificare i rischi alimentari usando il machine learning per una salute pubblica migliore.

Questo studio esplora come il fine-tuning LoRA influisca sul raggruppamento dei token nei modelli Transformer.

Esplora i punti di forza e di debolezza delle RNN e dei Transformers nell'elaborazione del linguaggio naturale.

KAT permette ai robot di imparare i compiti in fretta con meno esempi.

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Esplorando l'intersezione tra il calcolo quantistico e i modelli transformer nell'IA.

Un nuovo approccio per scenari di traffico realistici nei test dei veicoli autonomi.

TREET usa i transformer per migliorare l'analisi dell'entropia di trasferimento in diversi campi.

Una nuova architettura punta a insegnare ai sistemi di intelligenza artificiale a combinare le abilità apprese per compiti diversi.

Esplorando come i trasformatori favoriscano funzioni a bassa sensibilità per migliorare le prestazioni.

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Un nuovo approccio migliora l'accuratezza della rilevazione delle crisi usando segnali EEG.

La ricerca affronta l'inflessione delle parole sconosciute nella lingua ceca.

FAM migliora la memoria dei Transformers per una gestione migliore dei contesti lunghi.

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Un nuovo metodo migliora la traduzione da lingua parlata a lingua dei segni per una comunicazione migliore.

Esplorare metodi innovativi per migliorare l'accuratezza della comunicazione scritta.

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