Presentiamo nuovi risolutori per un trasporto ottimale efficiente nel machine learning.
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Informatica - Apprendimento automatico
RSSSBoRA migliora il fine-tuning per i modelli di linguaggio grandi, risparmiando risorse e migliorando le prestazioni.
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Esaminando come l'allenamento influisce sulle prestazioni del modello in situazioni avverse.
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Un metodo per identificare i cambiamenti nei dati senza etichette.
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Esplorando come ResNet18 elabora le caratteristiche attraverso il suo flusso residuo unico.
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Un approccio innovativo al clustering usando modelli di blocco stocastici multi-view.
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Approccio innovativo per creare funzioni di acquisizione efficaci per l'ottimizzazione bayesiana.
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Uno studio rivela tecniche chiave di preprocessing per l'identificazione dell'ADHD attraverso l'analisi EEG.
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I sistemi AFC cercano di verificare le affermazioni e fornire giustificazioni chiare.
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Uno sguardo a come l'ottimizzazione bayesiana affronta le sfide ad alta dimensione.
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LoRA migliora le prestazioni dei grandi modelli di linguaggio risparmiando risorse.
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I ricercatori usano FlowMM per prevedere e creare nuovi materiali cristallini in modo efficiente.
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Questo articolo presenta un metodo per controllare meglio sistemi fisici complessi.
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Gli astronomi utilizzano l'apprendimento non supervisionato per analizzare vasti set di dati e scoprire nuovi schemi celesti.
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Questo articolo esplora le sfide e le opportunità dei modelli linguistici nella scienza dei materiali.
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Uno studio su come combinare gli aggiornamenti per i modelli di linguaggio in modo efficace.
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Un nuovo metodo migliora il rilevamento di clip audio miste tra reali e falsi.
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Nuovi metodi migliorano la precisione nel prevedere le interazioni tra anticorpi e antigeni.
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Un sistema genera percorsi di movimento umano sintetici per migliorare le misure di sicurezza proteggendo al contempo la privacy.
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Un nuovo modello migliora la generazione di dati tabulari sintetici per diverse applicazioni.
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Questo articolo parla di un nuovo modello che combina l'elaborazione visiva e quella linguistica.
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I ricercatori creano segnali ERG sintetici per migliorare la diagnosi del disturbo dello spettro autistico.
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Questo studio si concentra sulla rimozione di trojan dannosi nei modelli linguistici di grandi dimensioni utilizzando tecniche di filtraggio.
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Esaminare le vulnerabilità dei modelli leggeri contro gli attacchi avversari.
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GROD migliora come i transformer gestiscono i dati fuori distribuzione per avere previsioni migliori.
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Un nuovo approccio migliora la generazione e l'efficacia dei candidati farmaceutici nella ricerca.
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Scopri come gli MMDP migliorano le decisioni in ambienti incerti.
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Introducendo un approccio di memoria ibrida per migliorare le prestazioni dell'IA.
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Nuovi metodi migliorano l'apprendimento continuo e l'adattabilità dei grandi modelli pre-addestrati.
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Nuove intuizioni sui classificatori robusti migliorano la loro capacità di resistere agli attacchi.
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Mamba promette bene contro i transformers nei compiti di linguaggio, specialmente per input lunghi.
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Questo studio adatta tecniche di ottimizzazione per migliorare le prestazioni nello spazio di Wasserstein.
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Un nuovo metodo migliora l'identificazione delle specie vegetali dalle immagini.
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Un modo chiaro per capire gli effetti delle azioni sequenziali in diversi ambiti.
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Questo articolo esplora come le reti neurali elaborano i dati attraverso le loro rappresentazioni.
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Combinare la raggiungibilità di Hamilton-Jacobi con l'apprendimento per rinforzo migliora la sicurezza nei sistemi di controllo.
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SuperFlow migliora i modelli di percezione 3D utilizzando dati LiDAR e della camera per la guida autonoma.
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Capire come il contesto influisce sulle decisioni attraverso i banditi del continuum contestuale.
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Questo progetto ha lo scopo di classificare le specie di serpenti usando tecniche di analisi delle immagini.
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Un nuovo metodo migliora la navigazione dei robot e l'evitamento degli ostacoli.
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