Informatica - Apprendimento automatico

Un nuovo metodo aumenta la certezza delle previsioni nei modelli linguistici per domande sì/no.

I KAN migliorano l'analisi e la classificazione delle immagini usando meno risorse.

Questo articolo esamina i limiti dell'apprendimento in contesto nei grandi modelli linguistici.

Questo articolo parla di ottimizzazione nello spazio di Wasserstein con un'attenzione particolare sulle misure di probabilità complesse.

Combinare potatura e quantizzazione rende più efficienti le DNN per dispositivi più piccoli.

Un nuovo strumento per migliorare l'analisi delle forme nella scienza e nella tecnologia.

Questo studio analizza metodi per migliorare la classificazione del testo usando SVM e funzioni kernel.

Un nuovo modello migliora l'analisi dei dati sanitari complessi.

Ottimizzazione di grandi modelli di linguaggio direttamente sugli smartphone, proteggendo i dati degli utenti.

Swish-T migliora le performance dei modelli nel deep learning grazie a tecniche di attivazione innovative.

Un nuovo metodo migliora la velocità e la precisione nelle previsioni della regressione logistica.

Questo articolo esplora come i piccoli modelli linguistici imparano a gestire il rumore nei dati.

Indagare su come i modelli sovra-parameterizzati superino quelli sotto-parameterizzati nell'apprendimento delle caratteristiche.

Nuovi metodi migliorano la generazione di immagini allineando i risultati con descrizioni testuali specifiche.

Una panoramica su come funzionano i modelli linguistici come i Transformer e il loro significato.

Il computing codificato offre un nuovo modo per ottimizzare l'efficienza dei server.

Questo articolo esplora i LLM e il loro potenziale per comportamenti ingannevoli nel blackjack.

Migliorare la farmacovigilanza grazie a risultati affidabili dei modelli linguistici.

Scopri come i chatbot AI migliorano la modellazione dei processi nelle grandi organizzazioni.

Esplorando l'ottimizzazione delle DNN per dispositivi con energia limitata.

La ricerca esplora i dati satellitari per stimare la tossicità delle particelle sospese.

Un’analisi degli RNN-TPP e del loro impatto sulla precisione delle previsioni di eventi.

Esaminando le sfide nella costruzione di data center per addestrare modelli di linguaggio grandi.

Proponiamo un metodo per migliorare l'efficienza dei vision transformers sui dispositivi edge.

Un nuovo metodo migliora le prestazioni e l'efficienza dei modelli linguistici.

Un nuovo modello di intelligenza artificiale fornisce previsioni accurate e chiare sugli effetti dei trattamenti.

Esplorando la codifica differenziale e il suo impatto sui modelli di apprendimento dei grafi.

L'approccio BrainMAE migliora l'analisi dei dati cerebrali usando la fMRI.

EAGERx migliora l'apprendimento dei robot collegando le simulazioni a compiti reali.

L'apprendimento reciproco migliora le prestazioni e la stima dell'incertezza nelle Reti Neurali Bayesiane.

Migliorare la sintesi vocale per una generazione di voce più naturale ed espressiva.

Un metodo per verificare se il contenuto generato da un LLM è derivato da materiale protetto da copyright.

La degradazione mirata delle proteine offre metodi innovativi contro le malattie rimuovendo proteine dannose.

Una guida passo-passo per preparare e inviare efficacemente il tuo lavoro accademico.

Un nuovo framework, BiosERC, migliora il riconoscimento delle emozioni tenendo conto delle caratteristiche del parlante.

Questo articolo esplora i vantaggi dell'uso di FP8 nell'apprendimento federato.

Questo articolo esamina come aiutare i modelli di IA a fare meglio nei compiti di aritmetica.

Nuovi algoritmi migliorano le raccomandazioni usando l'ottimizzazione submodulare in condizioni rumorose.

Uno sguardo a come i modelli di linguaggio possono far trapelare dati sensibili.

Nuovi metodi per addestrare modelli linguistici a supportare lingue diverse.