Informatica - Intelligenza artificiale

Esaminando i pericoli dei modelli linguistici quantizzati e il loro potenziale uso improprio.

Capire e mitigare le allucinazioni nell'AI per performance affidabili.

Presentiamo MAGE: un approccio innovativo per spiegare le Graph Neural Networks in chimica.

I ricercatori uniscono i giochi da tavolo con l'IA usando tecniche di Reinforcement Learning.

Questo studio propone un nuovo metodo per risparmiare energia nelle reti mmWave.

Scopri nuove tecniche per migliorare l'efficienza nell'addestramento delle reti neurali profonde.

Fast-FedUL offre metodi rapidi per rimuovere i dati nell'apprendimento federato, garantendo al contempo la privacy.

Questo studio analizza quanto bene gli LLM riescano a trovare e correggere errori medici.

Uno sguardo al collasso neurale e al suo impatto sui modelli di deep learning.

Un nuovo approccio utilizza reti neurali convoluzionali grafiche per un'analisi efficiente dei dati musicali.

VeLoRA ottimizza l'uso della memoria nell'allenamento di grandi modelli senza perdere prestazioni.

Uno sguardo all'importanza della sicurezza nei sistemi di intelligenza artificiale e nelle interazioni con gli utenti.

Nuovo metodo sembra promettente nel risolvere sfide combinatorie complesse.

Un nuovo framework migliora la presa robotica negli ambienti chirurgici, aumentando l'efficienza e l'adattabilità.

Un nuovo metodo aumenta l'affidabilità delle uscite dell'IA negli ambienti blockchain.

Nuovi metodi migliorano le connessioni tra clip audio e descrizioni testuali.

OV-DQUO migliora il riconoscimento degli oggetti, identificando in modo efficace categorie conosciute e sconosciute.

Esaminando l'impatto dei cobot sull'efficienza dei compiti e sulla soddisfazione dei lavoratori.

Nuovi metodi migliorano i processi di rimozione dei dati nei modelli di machine learning.

Questo studio esamina il potenziale dell'IA nella classificazione dei sottotipi di cancro ovarico.

MixDQ migliora la velocità e l'uso della memoria nella generazione di immagini da testo.

Un nuovo metodo combina modelli linguistici e grafi di conoscenza per migliorare la sicurezza dei robot.

Analizzando i modelli linguistici per identificare contenuti negativi sui social media.

Un nuovo metodo migliora le previsioni per la produzione di calore solare usando il machine learning.

Esplorare i metodi di gradiente di politica e i loro effetti sulla presa di decisioni nell'apprendimento per rinforzo.

Il nuovo modello AI LDMol migliora la generazione di molecole usando descrizioni testuali.

Un nuovo metodo migliora i modelli di diffusione esistenti per una qualità dell'immagine migliore.

Un nuovo framework per migliorare l'accuratezza e l'efficienza delle risposte a domande conversazionali.

Strategie innovative per massimizzare le ricompense in ambienti decisionali.

Un'analisi di come le scelte degli algoritmi influenzano le persone nelle decisioni importanti.

Esplorare i benefici e le applicazioni degli EQCNN nelle machine learning.

Questo studio analizza l'efficacia delle informazioni spettrali rispetto alle perturbazioni dei bordi nel SSL dei grafi.

Esaminando perché i modelli più grandi hanno difficoltà con l'apprendimento in contesto rispetto a quelli più piccoli.

Nuovi metodi migliorano la comprensione del codice binario tramite approcci innovativi.

I miglioramenti nei modelli di intelligenza artificiale aumentano l'accuratezza nell'interpretazione delle immagini mediche.

ALCM migliora la scoperta causale combinando LLM con metodi tradizionali per avere intuizioni migliori.

Analizzando i difetti negli algoritmi di apprendimento delle preferenze e il loro impatto sui modelli di linguaggio.

Quest'articolo esamina il ruolo della partecipazione della comunità nello sviluppo dei sistemi di intelligenza artificiale.

Scopri come la minimizzazione dei dati protegge la privacy in mezzo alla crescente raccolta di dati.

Nuovi metodi riducono i rischi di memorizzazione nell'imaging medico con modelli di diffusione.