Informatica - Apprendimento automatico

Confronto tra NF4 e AF4 per ottimizzare la quantizzazione nei modelli di machine learning.

Questo articolo parla dell'importanza della rilevazione delle comunità nell'analisi delle reti.

Le Politiche Dinamiche Neurali Autonome migliorano l'apprendimento dei robot tramite imitazione e adattabilità.

Un nuovo framework migliora la rappresentazione dei grafi usando l'apprendimento auto-supervisionato.

Uno sguardo ai potenziali pericoli dell'AI e come gestirli.

Utilizzare i modelli linguistici grandi per ottimizzare le DNN per dispositivi piccoli.

Un nuovo modello cerca di chiarire il funzionamento interno delle reti neurali profonde.

Un nuovo metodo migliora i modelli di machine learning per gestire classi sconosciute durante il test.

Scopri come le reti neurali analizzano i dati strutturati come grafi.

Esplora come le informazioni si diffondono attraverso grafi aciclici diretti e il ruolo del voto di maggioranza.

Un nuovo sistema aiuta gli utenti a scegliere i caratteri in base all'intento creativo.

Lo studio valuta come gli algoritmi aiutano a identificare le aree che non rendono nei modelli di machine learning.

Uno sguardo ai pregiudizi nell'NLP e al loro impatto sulla società.

Migliorare i sistemi di raccomandazione video usando gli ID semantici.

Esaminando gli ostacoli e il potenziale di AutoML nel contesto dei Grandi Modelli Linguistici.

Introducendo una metrica affidabile per valutare i modelli generativi tra rumore e sfide dei dati.

Un nuovo framework per generare grafi usando rappresentazioni discrete e modelli transformer.

Questo articolo esamina l'efficacia dell'allineamento dei feedback nell'addestramento delle reti neurali.

Gode unisce grafi molecolari con grafi di conoscenza per previsioni di proprietà migliori.

Analizzando i rischi del data poisoning nei sistemi MARL.

Sophia accelera l'addestramento dei modelli linguistici riducendo costi e risorse necessarie.

La ricerca si concentra sul miglioramento delle capacità di ragionamento dell'IA attraverso metodi ispirati agli esseri umani.

Uno sguardo a come la fattorizzazione di matrici raggruppate protegge la privacy nel machine learning.

Esplorare strategie per gestire la variabilità delle energie rinnovabili e l'integrazione nel mercato.

Questo studio presenta un nuovo modo per classificare i diversi tipi di cifrari usando il machine learning.

Esplorando il ruolo dell'IA nel migliorare i sistemi di traffico per i nuovi arrivati.

Un nuovo metodo migliora il processo decisionale nella sanità usando il reinforcement learning.

FlexCHarts adatta gli spazi di ricerca per le reti neurali profonde per migliorare l'efficienza e le prestazioni.

Scopri come l'Inferenza Attiva informa il processo decisionale e l'adattabilità dei sistemi intelligenti.

Uno sguardo alle vulnerabilità del federated learning e al rischio degli attacchi backdoor.

Introducendo un metodo per cancellare i backdoor senza bisogno di dati puliti.

L'apprendimento attivo migliora le prestazioni delle macchine tramite l'interazione e il feedback umano.

Un benchmark per valutare la somiglianza delle immagini in base a condizioni definite dall'utente.

GLoRA semplifica l'adattamento di grandi modelli AI per vari compiti in modo efficiente.

Valutando come i modelli linguistici gestiscono informazioni contraddittorie attraverso il dataset BoardgameQA.

Un nuovo approccio migliora l'adattabilità del modello su diversi set di dati.

Un nuovo metodo per capire le interazioni nei sistemi complessi dinamici.

Un nuovo modo di prevedere sistemi dinamici attraverso modelli di diffusione avanzati.

Questo articolo esamina la generazione di testi di ChatGPT per riassunti e cambiamenti di stile.

I ricercatori sviluppano un modello generativo per migliorare le previsioni sul ripiegamento delle proteine.