Informatica - Apprendimento automatico

Usare modelli più piccoli per velocizzare l'addestramento di modelli linguistici più grandi.

Un modello computerizzato migliora le previsioni per le combinazioni di farmaci contro il cancro, migliorando i piani di trattamento.

Indagare su come la ricchezza influisce sui modelli linguistici nei racconti di viaggio.

Un nuovo metodo migliora la generazione di dati sintetici per le sperimentazioni cliniche garantendo la privacy.

Combinare il federated learning e le GNN per una valutazione migliore degli ictus, mantenendo la privacy dei pazienti.

Gli autoencoder migliorano la rilevazione di comportamenti insoliti degli utenti nei log di Okta.

Un metodo giusto per scegliere i partecipanti in base alle performance.

Un nuovo metodo aiuta i robot a imparare azioni dai video senza avere troppi dati.

Impara a scegliere i dati importanti per risultati migliori.

Uno studio su due approcci per migliorare le prestazioni dell'IA nei compiti linguistici.

Un nuovo modello migliora la comprensione delle dinamiche della popolazione e dei problemi di salute.

Introducendo il fine-tuning graduale per un'apprendimento robotico più intelligente senza etichette estese.

Un nuovo metodo unisce efficienza e precisione nel Federated Learning.

Un nuovo sistema migliora la comunicazione concentrandosi sui bisogni di chi riceve.

Scopri la magia di creare immagini da semplici descrizioni testuali.

Esplora l'ascesa di TinyML e i problemi di sicurezza che affronta.

CLEM aiuta i cacciatori di minacce a rilevare attività insolite nelle reti informatiche.

Un nuovo approccio migliora la diagnosi dei guasti nelle turbine eoliche, garantendo una produzione di energia affidabile.

I ricercatori studiano come i modelli di linguaggio grandi prevedono le sequenze usando l'induzione.

Un modo nuovo per rendere i modelli linguistici più leggeri senza perdere performance.

Misurare le prestazioni dei modelli generativi per risultati diversi.

Esplorare come i dati sintetici proteggono la privacy mentre consentono analisi di dati complesse.

Scopri come i modelli causali influenzano le nostre decisioni e azioni.

Questo framework aiuta le macchine a ricordare compiti vecchi mentre ne imparano di nuovi.

I modelli di intelligenza artificiale migliorano la precisione nella codifica medica, semplificando la burocrazia complessa.

Uno sguardo a come gestiamo i flussi di dati in modo efficace.

Un nuovo approccio per prevedere la diffusione delle malattie combina modelli tradizionali e metodi basati sui dati.

Metodi innovativi migliorano la risoluzione dei bug nel codice SQL usando modelli linguistici avanzati.

Uno sguardo a come le macchine imparano attraverso l'Integrazione della Conoscenza a più fasi.

Mediffusion usa l'IA per classificare e generare immagini mediche in modo efficace.

CVFM offre soluzioni innovative per previsioni complesse in vari campi scientifici.

RESOLVE migliora il modo in cui le macchine comprendono le relazioni e gli oggetti.

Questo articolo esamina strategie per migliorare l'apprendimento profondo in diversi contesti di immagini mediche.

Nuovi metodi migliorano le previsioni sul flusso sanguigno, aiutando le decisioni mediche e i progetti dei dispositivi.

Nuovi metodi usano l'apprendimento automatico per migliorare il flusso d'aria per gli aerei.

WeatherGFM offre un modello flessibile per migliorare le previsioni e l'analisi del tempo.

Un nuovo approccio migliora l'efficienza dei modelli linguistici su dispositivi più piccoli.

Scopri come il clustering equo bilancia la rappresentazione dei gruppi nei dati.

I nuovi modelli aiutano le macchine a mantenere le conoscenze mentre apprendono nuovi compiti.

Le embedding neurali chiariscono funzioni neurali complicate, migliorando l'interpretabilità dell'AI.