Informatica - Apprendimento automatico

Un sistema per controllare l'equità nell'apprendimento automatico proteggendo la privacy del modello.

Esplora come il prezzo di riferimento influenzi le strategie di prezzo dinamico nei mercati online.

Questo articolo parla dei classificatori a kernel e delle loro prestazioni negli spazi di Sobolev.

Un nuovo framework migliora le prestazioni del modello mantenendo la privacy dei dati.

Uno sguardo a come PARCv2 migliora la modellazione di sistemi fisici complessi.

Nuovi metodi aiutano i robot a orientarsi usando input visivi senza mappe complesse.

Uno sguardo alla Mappa Auto-Organizzante Continua e alle sue capacità di apprendimento.

Un nuovo strumento aiuta i ricercatori a modellare efficacemente la turbolenza ottica.

Uno studio sull'efficacia di RLAIF rispetto al fine-tuning supervisionato per i modelli di linguaggio.

Questo articolo parla delle difficoltà nell'ottimizzare i PINN e delle loro strategie di addestramento.

Un nuovo modo di navigare per le truppe usando punti di riferimento visivi invece del GPS.

Uno sguardo all'uso di più sensori per migliorare l'affidabilità delle previsioni.

Un nuovo metodo riduce il dimenticare nei modelli linguistici durante gli aggiornamenti.

Un nuovo approccio per la stima dei parametri nelle equazioni differenziali ordinarie usando il temperamento della diffusione.

AnyGPT elabora testi, immagini, musica e parole per usi diversi.

Un nuovo approccio migliora le previsioni nell'analisi dei percorsi biologici.

Nuova tecnica migliora la rilevazione dei bug nei motori JavaScript usando modelli avanzati.

Esaminando come i Transformers apprendono dal contesto per affrontare compiti mai visti prima.

Uno studio su come l'apprendimento dei dizionari aiuta a interpretare modelli linguistici avanzati.

Esaminando come il fine-tuning aumenta il rischio di rivelare dati di addestramento sensibili.

Esplorando l'efficacia del DRL nella gestione della temperatura con getti di raffreddamento su superfici calde.

Un nuovo metodo aumenta la forza e l'accuratezza dei modelli di deep learning.

Questo articolo esplora come l'augmentazione dei dati migliori l'apprendimento nel deep reinforcement learning.

Un nuovo metodo migliora l'apprendimento delle reti bayesiane migliorando la categorizzazione dei dati.

Esplora come DualView migliora l'attribuzione dei dati nei modelli di machine learning.

Un nuovo metodo migliora il modo in cui i robot capiscono l'ambiente circostante per una navigazione migliore.

Uno sguardo su come migliorare le tecniche di apprendimento per dati dipendenti dal tempo.

Un progetto integra l'EEG per migliorare l'educazione umanistica attraverso il rilevamento delle emozioni in tempo reale.

La ricerca mette in evidenza campioni d'élite per allenare modelli AI più green.

Una guida pratica al pacchetto QuadratiK per l'analisi dei dati sferici.

Esaminare i limiti dei LLM nell' capire e mantenere informazioni temporali.

Un nuovo metodo migliora l'identificazione di oggetti flessibili da parte dei robot usando l'elaborazione di testo e immagini.

Un approccio fresco aiuta l'IA a mantenere la conoscenza mentre impara nuovi compiti.

Un nuovo metodo migliora la comprensione delle variabili esterne nell'ottimizzazione.

GPDiff offre soluzioni per dati urbani limitati nelle applicazioni delle smart city.

Uno studio rivela come i modelli transformer svolgano compiti di ragionamento utilizzando strategie interne.

I hub di ricarica rapida sono fondamentali per sostenere la crescita dei veicoli elettrici.

Un'analisi dei sistemi di raccomandazione e come migliorarne l'efficacia.

Indagando sull'audio deepfake per migliorare i modelli di trascrizione per lingue meno comuni.

Esaminare come l'auto-attenzione influisce sulle prestazioni del modello in vari compiti.