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PEAVS analizza quanto bene audio e video funzionano insieme per migliorare l'esperienza degli spettatori.

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Uno sguardo a come i modelli di intelligenza artificiale afferrano le conoscenze essenziali del mondo.

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Un nuovo metodo migliora la creazione di immagini da più testo.

Un'overview dei comportamenti nelle comunità di crowdsourcing e dei loro impatti.

Questa ricerca evidenzia la necessità di una valutazione migliore dell'uso della cronologia delle conversazioni nei sistemi di dialogo.

AdvEval mette in luce le debolezze nelle metriche di valutazione della Generazione del Linguaggio Naturale.

Nuovo strumento trasforma schizzi in grafica chiara per i ricercatori.

Un nuovo metodo aumenta l'affidabilità delle uscite dell'IA negli ambienti blockchain.

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Un nuovo sistema tiene traccia e riconosce scene 3D dinamiche usando un singolo video.

Valutare algoritmi per una segmentazione efficace delle frasi musicali e analisi della struttura.

Un nuovo metodo migliora il modo in cui i messaggi di intelligence vengono valutati dando priorità alla credibilità.

Nuove risorse migliorano la valutazione dei modelli di lingua coreana.

Quest'articolo esamina un nuovo modo per creare algoritmi con i LLM.

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Un modello valuta la leggibilità degli articoli di Wikipedia in 14 lingue.

Un nuovo approccio che usa LLM per creare distrattori con il minimo input umano.

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Nuovi metodi mirano a migliorare le capacità di ragionamento nei modelli di linguaggio.

Nuove metriche mettono in luce le limitazioni dei modelli linguistici nel rappresentare la realtà.

Un nuovo sistema per valutare i modelli linguistici usando flussi di dati reali.

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La sfida ULS23 punta a migliorare la segmentazione dei tumori nelle TC per una cura del cancro migliore.

Un nuovo approccio migliora la rilevazione di immagini false create dall'IA.

Un nuovo benchmark mira a valutare gli MLLM nella comprensione dei video su più argomenti.

Questo studio presenta un nuovo metodo per identificare le immagini chiave di addestramento nei visual generati dall'IA.

Esplorare l'importanza dei metodi di disapprendimento nel moderno machine learning.

Esaminare le questioni chiave nel MARL offline e proporre soluzioni standardizzate.