Informatica - Apprendimento automatico

Un nuovo modello di pelle tattile migliora le abilità di manipolazione dei robot.

Un nuovo approccio aiuta i robot a imparare compiti generando immagini delle azioni.

Un modello guidato dalla voce che trasforma l'interazione audio con la tecnologia.

Presentiamo Toto, un modello progettato per migliorare le previsioni delle serie temporali per le metriche di osservabilità.

Integrare la conoscenza causale migliora le prestazioni delle reti neurali grafiche in diversi compiti.

Un nuovo metodo migliora l'adattabilità dei robot attraverso tecniche di allenamento innovative.

Questo articolo parla dell'importanza di imparare gli operatori negli spazi di Banach per il calcolo scientifico.

Una guida alla creazione e gestione di chatbot aziendali con un occhio alle sfide principali.

Un nuovo framework per l'addestramento efficiente dei modelli di linguaggio su più computer.

Uno studio rivela come la scarsità nei modelli di IA cambi tra i vari strati durante l'addestramento.

Un nuovo metodo migliora il processo decisionale attraverso l'analisi dei dati storici.

Migliorare le reti mobili per risparmiare energia e avere prestazioni migliori.

Uno strumento per analizzare e migliorare gli errori di riconoscimento delle immagini da parte dei computer.

Uno studio rivela connessioni chiave su come funzionano i modelli di linguaggio di grandi dimensioni.

Presentiamo l'Adaptazione Random Subspace per un fine-tuning efficiente dei modelli linguistici.

Un nuovo modello migliora la privacy dei dati mentre aumenta l'accuratezza del machine learning.

Nuovi metodi migliorano stabilità e precisione nei sistemi a matrice complessi.

Valutare le capacità degli LLM usando giochi su griglia tipo Tris e Forza 4.

Questo studio esamina come l'inizializzazione influisce sul finetuning dei modelli pre-addestrati usando LoRA.

Esplorare la privacy differenziale a livello utente nell'addestramento di modelli linguistici grandi.

Uno sguardo a metodi efficienti per il movimento delle risorse in vari settori.

PaliGemma unisce comprensione delle immagini e del testo per applicazioni versatili.

Scopri come l'inferenza attiva migliora le capacità delle auto a guida autonoma.

Uno studio sull'uso dell'apprendimento attivo per migliorare i surrogati DNN per le equazioni di diffusione.

Uno sguardo ai principali strumenti per i pipeline di dati e ai loro ruoli nell'ingegneria dei dati.

Uno studio sull'uso dell'incertezza predittiva per ridurre il dimenticamento catastrofico nei modelli di machine learning.

Un nuovo modo per migliorare l'efficienza nei compiti di riconoscimento dei modelli.

Questo articolo esplora metodi per spiegare le somiglianze tra nodi nei dati grafici.

Un nuovo metodo aiuta i robot a imparare osservando le interazioni umane.

Un nuovo metodo accelera la generazione di librerie molecolari per medicinali migliori.

Scopri come la scelta casuale del seme influisce sulle prestazioni e l'affidabilità del modello AI.

La ricerca mostra come l'IA possa imparare il ragionamento causale dagli esempi.

Questo metodo migliora la rappresentazione delle forme e la previsione delle prestazioni nel design.

Un nuovo metodo migliora le previsioni del peso degli archi usando le Reti Neurali Grafiche.

Un metodo per rilevare il surriscaldamento nei motori marini in mezzo a condizioni variabili.

Snellire la preparazione dei dati e il codice ML per aumentare precisione ed efficienza.

Un nuovo metodo migliora l'apprendimento multi-task aggregando obiettivi e caratteristiche.

Un approccio di meta-apprendimento per migliorare la selezione dei classificatori per una maggiore accuratezza.

CHILLI migliora le spiegazioni dell'IA per una fiducia e comprensione migliori.

Uno sguardo ai progressi delle GNN e alla loro interpretabilità.