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I ricercatori migliorano le abilità grammaticali dei transformer per una migliore elaborazione del linguaggio.

3D-WAG rivoluziona la generazione di forme 3D per varie applicazioni.

Nuovo modello di deep learning ottimizza le previsioni dei prezzi dell'elettricità per le offerte virtuali.

Adaptive ETF e ETF-Transformer migliorano l'efficienza e la precisione dell'allenamento delle reti neurali.

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Combinare CNN e Transformer migliora l'accuratezza e le prestazioni nel riconoscimento facciale.

I ricercatori stanno esplorando come i transformer possano migliorare le loro capacità di ricerca usando tecniche di allenamento.

Esaminando come il machine learning trasforma la ricerca in fisica delle particelle e il jet tagging.

Combinare i Transformer con i database relazionali apre nuove strade per l'analisi dei dati.

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Uno sguardo a Mamba e ai modelli di stato-spazio nelle capacità dell'IA.

Un nuovo approccio migliora la capacità dei modelli linguistici di gestire testi lunghi.

Questo studio misura l'incertezza nelle previsioni dei modelli per rilevare schemi di design ingannevoli.

ArtFormer crea oggetti 3D articolati a partire da semplici descrizioni e immagini.

I transformer stanno cambiando il modo in cui analizziamo le sequenze di DNA e RNA.

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FluxSpace semplifica la modifica delle immagini usando parole chiave per trasformazioni rapide.

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Nuovo metodo combina l'AI con la fisica per modelli quantistici migliori.

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Un nuovo metodo migliora la comprensione del layout dei documenti usando testo e immagini.

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Scopri come i modelli Mamba stanno cambiando il panorama del recupero documenti.

Un nuovo metodo usa i Transformer per migliorare notevolmente le previsioni meteo.

CwA-T offre un modo più intelligente per analizzare i segnali EEG per una migliore salute del cervello.

Le RNN mostrano un'efficacia sorprendente rispetto ai transformer nella modellazione di lingue a bassa risorsa.

HPCNeuroNet migliora l'elaborazione dei dati di fisica delle particelle con tecniche di calcolo avanzate.