Informatica - Apprendimento automatico

I ricercatori stanno esplorando l'uso del linguaggio naturale per una migliore allineamento dei modelli.

Nuove tecniche migliorano la comprensione del linguaggio e la velocità di elaborazione nei modelli.

Un metodo per ridurre il bias nei modelli di linguaggio facendoli dimenticare informazioni dannose.

Metodi per migliorare l'accuratezza della localizzazione del telefono nonostante le differenze tra i dispositivi.

Nuovo metodo migliora come i robot adattano le abilità a compiti e ambienti diversi.

Gli scienziati usano il machine learning per migliorare le previsioni sulle combinazioni di farmaci contro il cancro.

Analizzando l'efficacia di RAG e LLMs a lungo contesto nell'elaborare testi.

AnInfoNCE migliora l'apprendimento contrastivo affrontando le sfide nell'augmentazione dei dati.

Un nuovo strumento migliora il confronto dei modelli per previsioni energetiche più accurate.

Questa ricerca esplora nuovi metodi per bilanciare più obiettivi nel reinforcement learning.

Un nuovo benchmark per testare i modelli visivi-linguistici su cambiamenti minimi in immagini e didascalie.

GraphTP migliora l'apprendimento dei grafi grazie a strategie di dati migliorate.

Un nuovo metodo per valutare le abilità di apprendimento dei modelli linguistici a lungo contesto tramite Task Haystack.

Una nuova piattaforma migliora i test per i veicoli autonomi attraverso simulazioni di corsa realistiche.

Un nuovo approccio combina il comportamento di clonazione e l'apprendimento per rinforzo per un'assemblaggio robotico preciso.

Uno sguardo ai punti di forza e di debolezza dei KAN e degli MLP nella machine learning.

Un nuovo algoritmo migliora gli embedding iperbolici per una migliore rappresentazione dei dati gerarchici.

Uno studio sugli approcci locali e globali negli algoritmi di apprendimento continuo.

I modelli di deep learning analizzano le registrazioni vocali per identificare insufficienza respiratoria e stimare i livelli di ossigeno.

Un nuovo metodo migliora la comprensione dei vincoli di sicurezza nella robotica.

BONES semplifica la stima del valore di Shapley per una migliore interpretazione dell'AI.

BART è uno strumento potente per prevedere risultati in vari ambiti.

Scopri come le informazioni di sensibilità migliorano l'addestramento delle reti neurali in ingegneria.

La colorazione con ematossilina ed eosina migliora la valutazione delle cellule immunitarie nei tumori.

KSGAN migliora i modelli generativi con una misura di distanza unica per una migliore generazione di campioni.

L'apprendimento federato offre un modo per utilizzare i dati mantenendo la privacy degli utenti.

Un nuovo metodo riduce il tempo sprecato per errori di memoria nel computing.

Una guida per gestire le incertezze nella segmentazione delle immagini mediche per una diagnosi migliore.

Un nuovo metodo migliora il processo decisionale nell'ottimizzazione tenendo conto dei costi.

Nuovi metodi migliorano le stime di incertezza nei GNN per modellare le energie dei materiali.

Scopri come le query di azione migliore migliorano i risultati dell'apprendimento online e riducono le perdite decisionali.

Questo articolo analizza le performance del modello attraverso vari compiti e dataset.

Un nuovo metodo semplifica la rilevazione dei fattori commutativi nei grafi dei fattori.

Un nuovo framework per analizzare le politiche commerciali nell'economia globale.

Questo studio dimostra la convergenza globale per il Gradient EM nei modelli di mix di Gaussiani sovra-parametrizzati.

I modelli avanzati prevedono le condizioni cardiache utilizzando segnali PPG e ECG.

Un nuovo framework migliora la generazione di codice RTL attraverso l'augmentazione del dataset e l'auto-riflessione.

Questo studio esamina i vincoli per la funzione ReLU ripetuta nelle reti neurali.

Introducendo ODGR e GATLing per il riconoscimento flessibile degli obiettivi in ambienti dinamici.

L'analisi avanzata delle immagini può migliorare le scelte di trattamento per le pazienti con cancro ovarico.