Informatica - Calcolo e linguaggio

Esplorando come i LLM possono influenzare le strategie di trading e le decisioni.

Dallah supporta i dialetti arabi, migliorando la comunicazione in testo e immagini.

Ricerca su come i dettagli linguistici sono rappresentati nelle embeddings delle frasi generate dai transformers.

Nuovi metodi per personalizzare i modelli linguistici AI sono essenziali per la diversità degli utenti.

Questo studio mette alla prova modelli di IA per associazioni suono-forma simili a quelle umane.

Indagare come l'allineamento rappresentativo influisce sullo sviluppo del linguaggio negli agenti artificiali.

Questo studio esamina il rapporto tra modelli multimodali e pensiero umano.

La ricerca migliora i sistemi ASR usando modelli linguistici per una maggiore precisione.

Nuovi metodi migliorano i sistemi di dialogo senza bisogno di enormi set di dati etichettati.

Un nuovo modello integra dati audio e visivi per il riconoscimento vocale e la traduzione.

Un nuovo approccio migliora il legame tra immagini e testo per una migliore interpretazione.

Uno studio dettagliato su come i modelli memorizzano il testo e le sue implicazioni.

Un nuovo modello migliora la comprensione del linguaggio attraverso una rappresentazione dei dati strutturata.

Un kit di strumenti pensato per valutare meglio le interazioni tra umani e bot.

Un nuovo approccio combina modelli linguistici e suggerimenti per avere migliori intuizioni legali.

Un nuovo modello migliora la sintesi vocale per vari dialetti cinesi.

Ap pWorld simula compiti reali per agenti AI in un ambiente controllato.

Esaminando la privacy differenziale nella elaborazione del linguaggio naturale per una migliore protezione dei dati.

Un nuovo metodo per migliorare i piccoli modelli linguistici usando grafi della conoscenza per un'analisi causale migliore.

Uno studio sull'efficacia dei sistemi di rilevamento del linguaggio offensivo e dei dataset.

Un dataset unico che collega poesie scritte con letture audio.

Un nuovo metodo semplifica l'estrazione dei dati dai referti medici, migliorando l'efficienza.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza nell'esplorare i modelli linguistici per la conoscenza.

Questo progetto punta a identificare e ridurre i pregiudizi nei modelli linguistici delle lingue europee.

Sfruttare i LLM può migliorare l'efficienza nell'estrazione di informazioni sui processi da testi in linguaggio naturale.

Un nuovo modello migliora il recupero dei casi legali e le previsioni sugli esiti.

Uno studio svela informazioni sulle prestazioni dell'apprendimento in contesto attraverso diverse architetture di modelli.

Un nuovo parametro per valutare i modelli che analizzano musica e linguaggio.

I ricercatori studiano come i modelli apprendono dal contesto usando compiti di regressione polinomiale.

Il debiasing selettivo punta a migliorare l'equità nelle previsioni del machine learning.

L'adattamento della convoluzione circolare offre soluzioni efficienti per ottimizzare modelli complessi.

Questo studio esamina come i modelli linguistici apprendono rispetto agli esseri umani durante diverse fasi.

Un'immersione profonda nell'importanza di interpretare i modelli NLP.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza della valutazione nella verifica dell'autore riducendo la fuoriuscita di argomenti.

Esplora diversi framework e metodi per valutare i modelli di linguaggio di grandi dimensioni in modo efficace.

Un nuovo modello di intelligenza artificiale si concentra nel supportare le lingue dell'Asia sudorientale.

Uno studio sull'inserimento di prospettive diverse nei sistemi di recupero di argomentazioni.

Questo articolo esamina le mosse degli scacchi in modo simile al linguaggio, rivelando schemi e intuizioni.

Questo documento parla dei miglioramenti nei modelli linguistici per applicazioni legali.

Questo articolo descrive una tecnica per utilizzare mini-batch più piccoli nell'addestramento degli LLM.