Informatica - Calcolo e linguaggio

Questo articolo parla dei vantaggi di usare PT-PEFT per modelli di apprendimento automatico intelligenti.

Un nuovo modo per prevedere gli indicatori socioeconomici usando i dati delle LBSN.

Esaminare l'impatto dei LLM sulle pratiche di ricerca e le preoccupazioni etiche.

DemoCraft migliora la generazione di codice da linguaggio naturale usando una selezione intelligente di esempi.

Questo articolo parla di come i modelli migliorano il loro ragionamento attraverso l'auto-apprendimento e l'apprendimento dagli errori.

VeriDistill usa l'apprendimento automatico per migliorare l'efficienza e la precisione nel design dei circuiti.

Esplorare come LastBERT aiuti a capire la gravità dell'ADHD attraverso i testi sui social media.

Esplorando come i modelli più piccoli abbiano difficoltà con le imprecisioni dei modelli più grandi.

Un nuovo metodo migliora i riassunti dei contenuti incentrati su domande specifiche usando il Learning-to-Rank.

RAG 2.0 migliora la precisione nei modelli linguistici medici per una migliore assistenza ai pazienti.

LLM-Ref aiuta i ricercatori a scrivere articoli più chiari e ben strutturati senza sforzo.

Uno sguardo agli attacchi di inferenza sull'appartenenza e la loro rilevanza nella privacy dei dati.

L'Augmentation dello Schema migliora il Tracciamento dello Stato del Dialogo nei assistenti virtuali per esperienze utente migliori.

Introducendo un metodo per prevedere meglio eventi meteorologici gravi usando dati diversi.

Un nuovo framework migliora l'espressione emotiva nei sistemi TTS.

Indagare le connessioni tra modelli linguistici e risposte cerebrali durante l'ascolto di storie.

Uno strumento progettato per migliorare le capacità di problem-solving dei modelli linguistici in modo efficiente.

Questo studio esamina l'efficacia della coerenza personale nell'elaborazione di testi lunghi con i LLM.

Scopri come le emoji possono eludere i sistemi di sicurezza dei modelli linguistiche AI.

Un nuovo metodo aiuta le macchine a capire meglio il testo riducendo la confusione.

Esplorando i progressi nella previsione delle sequenze e le sue applicazioni pratiche.

Un nuovo approccio mescola semplicità ed efficacia negli strumenti di analisi del testo.

ReSpAct migliora come gli agenti comunicano, rendendo i compiti più facili e chiari.

LibMoE semplifica l'uso dei Mixture of Experts nella ricerca sull'AI.

Un metodo per aiutare i modelli linguistici a gestire domande difficili in modo efficiente.

Supporto alla traduzione per lingue a bassa risorsa in India.

I ricercatori usano modelli linguistici per aiutare nell'analisi del sentimento per testi misti.

Un nuovo framework migliora come i modelli linguistici recuperano informazioni.

TaxaBind unisce vari tipi di dati per supportare la classificazione delle specie e gli sforzi di conservazione.

Strumenti di intelligenza artificiale come NYCUKA puntano a migliorare il supporto per la salute mentale degli studenti in modo efficace.

GDTB migliora la nostra comprensione di come le frasi si collegano nel discorso inglese.

DARD migliora i sistemi di dialogo usando agenti specializzati per gestire meglio i compiti.

Addestrare modelli per decidere quando usare gli strumenti per risolvere meglio problemi scientifici.

Una nuova metrica mira a valutare meglio le traduzioni automatiche allineandosi con le preferenze umane.

Un nuovo approccio aiuta i modelli linguistici a capire meglio le scelte umane.

Un nuovo modo per migliorare l'efficacia dell'apprendimento multimodale.

Scopri come funzionano i sistemi di raccomandazione e il loro impatto sulle nostre scelte.

Uno sguardo all'importanza dei sistemi di verifica automatica dei fatti.

I computer possono migliorare come valutiamo i test a riempimento usando il processing del linguaggio naturale.

I ricercatori sviluppano un modello per rilevare meglio il sarcasmo nel testo.