Informatica - Apprendimento automatico

Un nuovo framework migliora la pianificazione dei viaggi per i modelli di linguaggio grandi.

Un nuovo approccio aiuta i robot a collegare i dati visivi con le azioni.

AnyFit offre prove virtuali realistiche con le sue funzionalità e tecnologie innovative.

I TSRM offrono un modo nuovo per analizzare i dati delle serie temporali in modo efficace.

La BraTS Challenge spinge i confini nella segmentazione automatizzata dei meningiomi usando il deep learning.

Un nuovo standard per valutare l'equità nei metodi di apprendimento per rappresentazione.

Esaminando i pericoli dei modelli linguistici quantizzati e il loro potenziale uso improprio.

Capire e mitigare le allucinazioni nell'AI per performance affidabili.

Presentiamo MAGE: un approccio innovativo per spiegare le Graph Neural Networks in chimica.

Analizzando come LoRA influisce sulla-retention delle conoscenze nei modelli pre-addestrati durante l'apprendimento continuo.

Fattori chiave che influenzano le emissioni di CO2 nei paesi sviluppati negli ultimi 25 anni.

Scopri nuove tecniche per migliorare l'efficienza nell'addestramento delle reti neurali profonde.

Fast-FedUL offre metodi rapidi per rimuovere i dati nell'apprendimento federato, garantendo al contempo la privacy.

Nuovo framework migliora le previsioni analizzando serie di dati interconnesse.

Uno sguardo al collasso neurale e al suo impatto sui modelli di deep learning.

Un nuovo approccio utilizza reti neurali convoluzionali grafiche per un'analisi efficiente dei dati musicali.

Quest'articolo parla di come estendere le finestre di contesto nei modelli linguistici usando vettori posizionali.

Questo articolo esamina i rischi di sicurezza degli attacchi backdoor sul machine learning nei sistemi grafo.

Il clustering organizza i dati in gruppi, rivelando informazioni utili in diversi settori.

Un nuovo metodo che accelera le decisioni nel problema del semi-bandit matroid.

Esaminando il potenziale dei modelli di ML nel prevedere eventi meteorologici estremi.

Usare il deep learning per analizzare la dinamica del plasma può migliorare il controllo dell'energia da fusione.

Un nuovo approccio migliora la fusione dei modelli di intelligenza artificiale per una migliore performance e efficienza.

Un nuovo framework automatizza il design dei cristalli usando tecniche di apprendimento automatico.

Un nuovo metodo migliora la qualità dei campioni generati nei modelli di diffusione.

Nuovi metodi migliorano i processi di rimozione dei dati nei modelli di machine learning.

Analizzando i modelli linguistici per identificare contenuti negativi sui social media.

Un nuovo metodo migliora le previsioni per la produzione di calore solare usando il machine learning.

Esplorare i metodi di gradiente di politica e i loro effetti sulla presa di decisioni nell'apprendimento per rinforzo.

I modelli di intelligenza artificiale migliorano le previsioni nella dinamica dei fluidi, aumentando la precisione in diverse applicazioni.

Il nuovo modello AI LDMol migliora la generazione di molecole usando descrizioni testuali.

Questo documento presenta L-HiTS, un metodo per simulare sistemi complessi usando il deep learning.

La ricerca esplora metodi per migliorare come i modelli linguistici imparano dal contesto.

Un nuovo approccio migliora l'equità nell'identificare l'odio tra diversi gruppi.

Un nuovo approccio migliora l'efficacia degli attacchi sui modelli di linguaggio focalizzati sulla sicurezza.

La ricerca rivela le sfide del rilevamento delle filigrane nei grandi modelli di linguaggio.

Un nuovo metodo migliora i modelli linguistici generando più token contemporaneamente.

Un nuovo metodo migliora la trasmissione dei dati concentrandosi su una comunicazione significativa.

Strategie innovative per massimizzare le ricompense in ambienti decisionali.

La ricerca rivela un metodo per migliorare le prestazioni dei modelli multi-modali affrontando le lacune di rappresentazione.