Informatica - Apprendimento automatico

Questo studio usa il machine learning per prevedere in modo efficace la dinamica delle fiamme.

La ricerca studia come modelli semplici mostrano comportamenti complessi e agenzia.

Questo studio esamina le vulnerabilità nei modelli di IA usati per le applicazioni genomiche.

Questo documento analizza i vantaggi dell'attenzione multi-testa rispetto all'attenzione a testa singola nei compiti di machine learning.

RIGID usa l'apprendimento automatico per progettare materiali metamateriali in modo efficiente con pochi dati.

Una nuova tecnica migliora la comunicazione tra i lavori DNN su reti condivise.

Questo articolo esplora nuovi metodi nella modellazione delle curve di rendimento usando tecniche di deep learning.

Nuovi metodi migliorano come determiniamo l'orientamento delle navicelle nello spazio.

Un nuovo metodo migliora la presa di decisioni nell'apprendimento delle politiche offline.

Nuovo metodo migliora la scoperta di materiali cristallini per la tecnologia e la sostenibilità.

Nuovi metodi combinano audio e metadati per un riconoscimento linguistico migliore.

SafeCoder migliora la sicurezza del codice generato dai modelli linguistici.

Un nuovo algoritmo migliora l'integrazione delle preferenze degli utenti in compiti complessi di machine learning.

Un nuovo metodo migliora la diversità nelle soluzioni di ottimizzazione multiobiettivo.

Nuovi metodi migliorano la stima in modelli scientifici complessi.

Introducendo un metodo che migliora la modellazione dinamica 3D nel tempo.

Ricerca su come i Transformers migliorano la generalizzazione per sequenze più lunghe in compiti di addizione.

Un nuovo metodo mantiene le immagini chiare per gli umani mentre blocca i modelli non autorizzati.

Un nuovo metodo per prevedere le relazioni causali dai dati delle serie temporali usando il deep learning.

L'analisi di sopravvivenza aiuta a prevedere quando si verificano eventi in vari settori.

Un nuovo metodo unisce le matrici di covarianza e Hessiane per migliorare l'accuratezza della classificazione binaria.

Una panoramica sui trasformatori e il loro impatto sull'elaborazione dei dati.

I LLM personalizzati sollevano preoccupazioni di sicurezza, soprattutto per quanto riguarda gli attacchi con backdoor tramite istruzioni.

Un nuovo approccio migliora la separazione dei segnali nella guerra elettronica.

Migliorare il riconoscimento vocale di Whisper per il vietnamita e altre lingue a bassa risorsa.

Un'immersione profonda nelle strategie di esplorazione e il loro impatto sull'apprendimento per rinforzo.

Esaminando i bias di stima e il loro impatto sulle tecniche di apprendimento per rinforzo.

Esplora come l'incertezza influisce sulle previsioni del machine learning e i metodi per misurarla.

Quest'articolo parla delle complessità e delle sfide nell'auditing dei sistemi di intelligenza artificiale per la giustizia.

Un nuovo metodo migliora l'imaging telescopico dei pianeti lontani.

Un nuovo metodo migliora in modo efficace la selezione delle caratteristiche in dataset ad alta dimensione.

GPSINDy migliora la modellazione dei sistemi dinamici nonostante i dati rumorosi.

Strategie per migliorare le performance del modello nonostante una distribuzione dei dati irregolare.

Un framework per selezionare metodi DTW efficaci nell'analisi delle serie temporali.

Un nuovo metodo per migliorare il comportamento dei modelli linguistici riducendo il bias e l'output tossico.

Uno studio su come migliorare l'efficienza della RMN tramite il sub-campionamento e algoritmi di inversione.

API Pack semplifica la generazione di chiamate API per i modelli di linguaggio, aiutando notevolmente gli sviluppatori.

Presentiamo un nuovo metodo per previsioni migliori in ambienti caotici.

Un nuovo metodo migliora l'uso della memoria nei modelli linguistici grandi, aumentando le prestazioni.

Lo studio usa il machine learning per migliorare l'aderenza nel trattamento della rinite allergica.