Informatica - Apprendimento automatico

Un framework che combina blockchain e meta-apprendimento federato per un'allenamento del modello centrato sull'utente.

Tecniche per separare insiemi di punti positivi e negativi usando forme poliedriche.

Un nuovo modello migliora il NER arabo usando la ricerca KNN per una precisione migliore.

Nuovi metodi migliorano il processo decisionale in ambienti incerti attraverso approcci senza modello.

Un nuovo framework migliora la generazione di argomenti logici nei modelli di linguaggio.

La ricerca esplora come stimare statistiche rispettando le esigenze di privacy degli utenti.

Un nuovo approccio migliora le soluzioni TSP utilizzando dati reali e decisioni locali.

Un nuovo metodo per valutare la qualità e il valore dei dati nei modelli di machine learning.

Uno strumento che rende facile e accessibile a tutti la creazione di flussi di lavoro per agenti.

Un nuovo framework migliora il modeling predittivo unendo diverse fonti di dati ingegneristici.

Un'analisi dell'hype dell'IA e dei suoi impatti sulla società e sulla ricerca.

REST migliora la previsione delle connessioni mancanti nei grafi di conoscenza in evoluzione.

Nuovi metodi migliorano la resistenza dei modelli di deep learning ai cambiamenti avversi.

Un nuovo framework migliora l'elaborazione dei dati nei dispositivi edge.

Un nuovo metodo migliora le spiegazioni controfattuali per le decisioni dei modelli di machine learning.

Esplorare i KAN come nuovo approccio per modelli di apprendimento per rinforzo efficienti.

Nuovi metodi per calcolare le geodetiche sullo spazio di Stiefel migliorano l'efficienza degli algoritmi.

mPLUG-Owl3 migliora la comprensione delle immagini e dei video per risposte migliori.

AdapTable migliora le previsioni del modello mentre i dati della tabella cambiano senza doverlo riqualificare.

I ricercatori svelano nuovi modi per studiare il processo decisionale collettivo negli sciami animali.

Nuovi metodi migliorano l'identificazione dei materiali nell'imaging iperspettrale.

Un nuovo metodo migliora l'interazione tra i modelli linguistici, aumentando l'efficienza dei compiti.

Un nuovo framework per valutare i modelli visione-lingua in modo efficace.

Uno sguardo ai modelli di deep learning e alle loro proprietà geometriche.

Un nuovo compilatore migliora la comunicazione e la gestione dei compiti nei chip AI.

Valutare i pregiudizi nel machine learning può portare a risultati più equi per tutti.

Presentiamo PeriodWave, un modello che migliora la velocità e la qualità della generazione audio.

Un nuovo algoritmo migliora il campionamento a fette ellittiche per distribuzioni troncate.

Scopri come la potatura aiuta a ridurre le dimensioni della rete neurale mantenendo le prestazioni.

Nuovi metodi che usano algoritmi migliorano la ricerca dei tracciati a partire da punti nello spazio nelle collisioni di particelle.

Un nuovo framework valuta quanto bene i LLM usano gli strumenti nelle conversazioni.

Nuove tecniche nel computing fotonico mostrano potenziale per gestire più compiti in modo efficiente.

Scopri nuovi metodi per gestire l'energia domestica in modo efficiente con il machine learning.

Un nuovo metodo migliora la qualità dei dati sintetici per un migliore allineamento dei modelli linguistici.

Un nuovo dataset offre preziose informazioni per la ricerca sulla dinamica dei fluidi nel design automobilistico.

Un nuovo approccio migliora l'apprendimento dei modelli con dati limitati.

Metodi innovativi per creare viste di qualità usando meno immagini.

Impara a preparare e presentare il tuo articolo scientifico in modo efficace.

Le reti neurali sparse semplificano la selezione delle caratteristiche per migliorare le prestazioni del modello.

LiPCoT trasforma i dati delle serie temporali per le applicazioni dei modelli linguistici.