Questo articolo esamina come le reti neurali gestiscono le risorse per compiti complessi.
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Informatica - Apprendimento automatico
RSSIl nuovo modello punta a migliorare la sicurezza stradale grazie a previsioni sugli incidenti più accurate.
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Un nuovo metodo migliora il processo decisionale sotto vincoli nell'apprendimento per rinforzo.
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MIPS offre un nuovo modo per creare programmi a partire da reti neurali.
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Un nuovo metodo migliora la velocità e la qualità della generazione di testo nei modelli di linguaggio grandi.
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Un metodo innovativo per accelerare l'elaborazione dei modelli di linguaggio grandi per più utenti.
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NITO offre un metodo più veloce e adattabile per ottimizzare la distribuzione dei materiali nei progetti di ingegneria.
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Questo studio migliora le prestazioni delle GNN attraverso spiegazioni grafiche efficaci.
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L'overparametrizzazione simulata migliora l'addestramento del modello mantenendo l'efficienza.
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Uno sguardo all'apprendimento dalle risposte di gruppo, garantendo la privacy dei dati.
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Moco usa il machine learning per migliorare le soluzioni ai problemi di ottimizzazione combinatoria.
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Esaminare modelli generativi per dati di espressione genica sintetica garantendo la privacy dei pazienti.
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I robot migliorano l'efficienza nella raccolta dei dati con la pianificazione dinamica dei percorsi in ambienti sconosciuti.
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Un approccio nuovo per garantire che i sistemi di intelligenza artificiale siano affidabili e sicuri.
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Combinare la conoscenza causale con l'apprendimento per rinforzo migliora il processo decisionale dell'IA.
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Un metodo migliora la qualità dell'immagine affrontando insieme il demosaicing e il denoising.
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CodeIt migliora le prestazioni dei modelli di intelligenza artificiale su compiti di ragionamento complessi.
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Un nuovo metodo aiuta a capire i sistemi di ricompensa dell'IA attraverso un'analisi controfattuale.
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L'ottimizzazione stocastica online aiuta a gestire l'incertezza nelle decisioni.
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Questo studio mette in evidenza i miglioramenti nei modelli geometrici, concentrandosi sull'espressività e sulla completezza.
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BOWLL stabilisce un nuovo standard per i sistemi di apprendimento adattivo.
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Usare modelli vision-linguaggio per migliorare il feedback e l'efficienza nell'apprendimento dei robot.
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Esplorando nuovi metodi per creare layout di design efficaci.
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RC-GNN migliora l'interpretabilità e la precisione predittiva dei GNN grazie a metodi innovativi.
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Un'immersione profonda nei principali aspetti e nelle sfide dell'apprendimento federato decentralizzato.
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LPT migliora il processo decisionale delle macchine mettendo l'accento sulla pianificazione piuttosto che sui premi immediati.
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Usare chatbot per rispondere alle esigenze informative dei pazienti durante le operazioni di cataratta.
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Lo studio mette in evidenza i problemi che influenzano l'equità nelle spiegazioni dell'IA tra diversi gruppi.
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Questo studio esplora metodi per migliorare le prestazioni dei classificatori su dataset sbilanciati.
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Uno studio esamina i meccanismi di sicurezza fragili nei modelli linguistici e propone dei miglioramenti.
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Presentiamo ApiQ per un miglioramento del fine-tuning e della quantizzazione dei grandi modelli di linguaggio.
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Affrontare le lacune di diversità negli RCT per migliorare i risultati sanitari per tutti.
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Nuovo metodo migliora l'affidabilità delle previsioni del modello nelle applicazioni reali.
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Un nuovo sistema permette agli studenti di richiedere esercizi di lingua personalizzati.
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Un nuovo modo per integrare diverse intuizioni culturali nei modelli linguistici.
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Uno sguardo su come valutiamo la qualità delle previsioni.
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Un nuovo modo per migliorare le prestazioni del modello in scenari con pochi dati.
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Esplorando come la Privacy Differenziale protegge i dati personali mentre fornisce informazioni preziose.
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Il machine learning migliora l'efficienza e la precisione nella gestione dei progetti di stoccaggio di diossido di carbonio.
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Introducendo CAP per migliorare l'equità e l'efficienza nei modelli di machine learning.
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