Informatica - Apprendimento automatico

BackdoorBench offre un approccio unificato per valutare i metodi di apprendimento backdoor nelle reti neurali profonde.

Una nuova metrica per valutare la coerenza delle previsioni del modello nelle applicazioni critiche.

Un metodo per individuare e capire le debolezze nei modelli di linguaggio per migliorarne l'affidabilità.

Un nuovo approccio migliora il tracciamento dei satelliti usando tecnologia radar avanzata.

Una nuova tecnica migliora l'apprendimento automatico per i dati EEG provenienti da fonti diverse.

Un nuovo strumento semplifica la creazione di superfici di energia potenziale per la ricerca chimica.

MM-RCR migliora la previsione delle condizioni di reazione ottimali nella sintesi chimica.

NeuroSteiner usa l'IA per migliorare il posizionamento dei fili nei chip.

Un sistema che crea ritmi di batteria unici basati su suggerimenti scritti per i musicisti.

Un nuovo sistema migliora le previsioni dei movimenti dei veicoli vicini per le auto a guida autonoma.

Un approccio fresco mette in evidenza token sorprendenti per valutare i dati di addestramento dei modelli di linguaggio.

Nuovi metodi migliorano la velocità e la stabilità nell'iterazione dei valori.

Nuove tecniche migliorano la qualità dei campioni nei modelli di diffusione discreti.

Questo articolo parla di un metodo per inserire backdoor nelle reti neurali durante l'allenamento.

Un nuovo metodo per valutare quanto bene si incastrano i pezzi audio nella musica.

Nuovo set di dati e modello migliorano le previsioni dei movimenti aerei negli aeroporti.

Nuovi metodi rilevano e rispondono alla memorizzazione nei contenuti generati dall'AI.

ETHOS usa l'AI per prevedere i cambiamenti nella salute dei pazienti in modo efficace.

Esplorare le capacità delle reti sinusoidali nel gestire dati complessi.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza e l'interpretabilità della classificazione dei dati usando alberi decisionali e STL.

Quest'articolo mostra come i VLM rispecchiano gli stereotipi di genere nei compiti del mondo reale.

MoFO aiuta i grandi modelli di linguaggio a mantenere la conoscenza durante il fine-tuning senza perdere prestazioni.

Un nuovo metodo affronta le sfide di privacy per stimare con precisione le U-statistiche.

Le spiegazioni dell'AI diventano più chiare con nuovi metodi per aiutare gli utenti a capire.

Nuovo metodo di deep learning migliora l'analisi dei difetti nei pori delle polveri metalliche.

Nuovi metodi migliorano la segmentazione semantica considerando le relazioni tra le classi.

Questo studio presenta un nuovo metodo per le codifiche posizionali nei grafi orientati.

Presentiamo CNES per una previsione dei link efficiente in reti in cambiamento.

Esaminare le minacce poste dagli agenti autonomi di modelli linguistici e le loro debolezze.

Le reti neurali migliorano il test di due campioni per l'analisi complessa dei dati.

Un nuovo framework valuta come i modelli d'immagine interpretano le informazioni grafiche attraverso la precisione dei canali.

Nuovo approccio ai dati sintetici migliora la privacy nell'apprendimento federato.

Uno sguardo a come misuriamo l'intelligenza dei modelli di linguaggio AI.

Un nuovo modello migliora la valutazione dell'apprendimento degli studenti attraverso il tracciamento dinamico delle conoscenze.

Un nuovo metodo per la stima della densità che preserva la privacy usando la decodifica di lista stabile.

ARCLE aiuta i ricercatori a migliorare le capacità di risoluzione dei problemi dell'IA utilizzando l'apprendimento per rinforzo.

DAAG migliora l'apprendimento dei robot usando esperienze passate e modelli avanzati.

HyperMM migliora la diagnosi delle malattie analizzando immagini mediche incomplete senza bisogno di imputazione.

Un nuovo modo per migliorare la presa di decisioni nei network Bayesiani.

Un nuovo approccio per migliorare l'efficienza nell'apprendimento multi-task usando matrici a rango basso.