Informatica - Apprendimento automatico

Questo articolo parla delle limitazioni e delle strategie per addestrare grandi modelli di intelligenza artificiale.

Introdurre nuovi metodi per la compressione delle immagini che migliorano l'efficienza del machine learning.

Esaminare come gli attacchi avversariali influenzano i modelli di classificazione di testo e immagini.

Come la tecnologia migliora le tecniche di RCP e i risultati per la risposta alle emergenze.

Un metodo per stimare l'affidabilità delle risposte dai modelli di linguaggio di grandi dimensioni.

Scopri come SNELL affronta le sfide della memoria nel fine-tuning del machine learning.

Questo modello combina fMRI e EEG per migliorare la comprensione dei disturbi cerebrali.

SALSA migliora l'addestramento dell'IA mescolando più modelli per interazioni migliori.

Esaminando come i metodi quantistici migliorano la classificazione delle immagini satellitari per la rilevazione dei pannelli solari.

Studiare la viscosità del magma rivela le condizioni del pianeta lava K2-141 b.

Un nuovo autoencoder migliora l'apprendimento delle rappresentazioni grafiche in diverse applicazioni.

Esplorando l'impatto dei dataset non apprendibili sulla privacy dei dati e sul machine learning.

Uno sguardo alle sfide del cambiamento di distribuzione e al suo impatto sulle previsioni.

Il nuovo modello SALAMA 1D migliora le previsioni dei temporali usando dati atmosferici verticali.

Uno sguardo alla Minimizzazione Consapevole della Nitidezza e al suo impatto sui modelli di apprendimento.

Scopri come il training selettivo può migliorare l'efficienza e l'adattabilità nell'apprendimento dei robot.

Scopri come le barriere di sicurezza proteggono i modelli intelligenti da input dannosi.

Esaminando l'importanza dell'equità nelle tecniche di abbinamento dei record.

Esplora l'inferenza conforme adattiva e i predittori di fiducia per previsioni di dati affidabili.

I modelli a 1 bit mostrano un grande potenziale nell'efficienza e nelle prestazioni del machine learning.

Un nuovo approccio migliora la nostra visione delle interazioni molecolari.

Uno studio mostra previsioni migliorate per il lensing delle galassie usando reti neurali.

Combinare MLMC e GDM migliora l'efficienza nella risoluzione di problemi complessi.

Scopri come gli agenti usano segnali non verbali per comunicare in modo efficace.

Uno studio sulla previsione dei potenziali danni da terremoto in Turchia.

Esplorando gli strani errori commessi dai grandi modelli linguistici.

Un nuovo metodo per testare i modelli linguistici usando testi randomizzati.

Un approccio innovativo all'apprendimento dell'IA tramite lo sviluppo autonomo delle abilità.

Un metodo per ottimizzare le decisioni garantendo la sicurezza in ambienti in cambiamento.

La ricerca mostra nuovi metodi per allineare meglio i LLM con il feedback umano.

Introducendo H-PID, un metodo per un campionamento efficiente da distribuzioni di dati complesse.

Un nuovo metodo identifica i dispositivi problematici nell'apprendimento federato per migliorare la velocità e la sicurezza.

Un nuovo metodo per una comunicazione efficiente tra più utenti usando la teoria degli ipergiochi.

Nuovi metodi migliorano la previsione di eventi nei grafi di conoscenza temporali.

FAME migliora i sistemi di raccomandazione riconoscendo le diverse preferenze degli utenti.

Esplora nuovi metodi per addestrare modelli di machine learning più grandi in modo efficace.

Un nuovo framework per identificare le connessioni nelle interazioni in tempo reale.

Nuovi metodi proteggono i dati cerebrali nella tecnologia BCI.

Uno strumento facile da usare per capire i sistemi di bandit contestuali.

Un nuovo approccio riduce gli errori nell'apprendimento robotico dalle dimostrazioni umane.