Informatica - Apprendimento automatico

Il nuovo metodo ESQA usa modelli di linguaggio grandi per l'analisi delle sequenze di eventi.

I framework di testing migliorano l'affidabilità dei modelli linguistici per fornire risposte affidabili.

Il framework ITEM migliora l'addestramento e la valutazione delle GNN per raccomandazioni migliori.

Un approccio innovativo utilizza i trasformatori per migliorare l'efficienza e la flessibilità nella risoluzione delle PDE.

Uno sguardo ai metodi per stimare gli effetti del trattamento usando dati del mondo reale.

Un nuovo design per i layer convoluzionali riduce i parametri e migliora l'interpretabilità nei modelli di intelligenza artificiale.

Nuovo strumento AI aiuta i veterinari a diagnosticare problemi cardiaci nei cani.

Scopri come i coresets migliorano l'efficienza nell'analisi di regressione multipla.

Presentiamo i dataset MERGE per migliorare la classificazione delle emozioni nella musica.

GENTLE fa un passo avanti nel machine learning imparando in modo efficace le distribuzioni condizionali da dati limitati.

Questo articolo esplora soluzioni per l'oversmoothing nelle reti neurali grafiche, concentrandosi sulle GCN.

Questo studio esplora come l'apprendimento della rappresentazione aiuti i robot ad adattarsi in ambienti che cambiano.

Uno studio svela l'impatto dell'ambiente sulle strategie di navigazione negli agenti artificiali e negli esseri umani.

Questo metodo migliora l'efficienza della comunicazione nel federated learning mantenendo la privacy dei dati.

Esplora come la dimensione del batch influisce sull'allenamento dei modelli di machine learning.

Impara come i controller PI migliorano l'ottimizzazione vincolata nell'apprendimento automatico.

Un nuovo metodo per ottimizzare i modelli di linguaggio in modo efficiente con meno parametri.

Questo lavoro presenta metodi per identificare e stimare effetti causali in modelli complessi.

Un nuovo operatore di pooling che utilizza la curvatura di Ricci migliora l'apprendimento dei grafi.

Un nuovo metodo migliora il campionamento multimodale nell'apprendimento automatico.

Un nuovo metodo che sfrutta le reti neurali per risolvere in modo efficiente equazioni differenziali parziali complesse.

Introducendo estimatori per capire meglio i contributi delle caratteristiche nella regressione.

PEER rivoluziona l'efficienza dei modelli usando esperti piccoli e adattabili per l'elaborazione del linguaggio naturale.

Crescono le preoccupazioni per gli attacchi backdoor nei modelli linguistici, che influenzano la sicurezza e l'affidabilità.

Un metodo per calcolare le medie mantenendo i dati dei nodi privati.

SineKAN offre maggiore velocità e prestazioni usando funzioni seno nelle reti neurali.

Un nuovo strumento aiuta a studiare il comportamento dei fluidi sotto condizioni di shock usando il machine learning.

Nuove ricerche rivelano schemi complessi nelle dinamiche di addestramento del machine learning.

Uno sguardo semplice ai Modelli Basati sull'Energia e al loro ruolo nella generazione di dati.

La tecnologia AI migliora le previsioni meteo locali grazie a metodi di downscaling avanzati.

Un nuovo strumento di deep learning migliora il monitoraggio dei cicli di congelamento-scongelamento utilizzando dati satellitari.

Un nuovo metodo aiuta i modelli più piccoli a funzionare meglio usando suggerimenti dai modelli più grandi.

Questo articolo esplora le vulnerabilità dei modelli di intelligenza artificiale legate agli eventi futuri.

Esplora gli aggiornamenti nella versione 3 del dataset Divide and Remaster.

Scopri l'importanza e le sfide di valutare efficacemente le prestazioni degli LLM.

Uno sguardo alle classifiche dei modelli di fondazione e ai problemi di valutazione.

Uno sguardo a come l'interpretabilità influisce sulle decisioni dell'IA nella cybersicurezza.

Scopri come la dimensione del passo influisce sul gradient descent nella regressione logistica.

Uno studio su come migliorare i metodi per testare i classificatori di stima dell'età nei negozi.

Uno studio rivela differenze chiave nel modo in cui gli esseri umani e l'IA rappresentano le immagini.