Informatica - Intelligenza artificiale

Nuovi metodi sfruttano i modelli linguistici per migliorare il riconoscimento delle attività nelle smart home.

PenSLR aiuta a migliorare la comunicazione per le persone sorde e con problemi di udito usando la lingua dei segni.

Esplorando metodi per migliorare i LLM per applicazioni pratiche.

Scopri come gli autoencoder abbinati migliorano la risoluzione di problemi inversi complessi.

Piccole modifiche nel design possono potenziare il pensiero critico quando si usano modelli linguistici.

Capire l'incertezza aumenta l'accuratezza del riconoscimento delle emozioni in situazioni reali.

SimClone rileva cloni di dati in set di dati tabulari senza fare affidamento su caratteristiche strutturali.

Lo studio valuta quanto bene gli MLLM interpretano i dati visivi e la loro performance rispetto agli esseri umani.

LionGuard migliora la sicurezza dei contenuti concentrandosi sul contesto linguistico unico di Singapore.

Lo studio migliora le strategie di cambio corsia per le auto a guida autonoma nel traffico misto.

Nuovi metodi migliorano la flessibilità e l'efficienza nelle azioni di pianificazione dell'IA.

Questo articolo parla di un metodo per addestrare agenti generalisti usando il linguaggio e la visione.

Esaminando i modelli di dati spaziali e il loro contenuto informativo.

Un nuovo metodo per selezionare in modo efficiente gli stimatori nei compiti di valutazione off-policy.

Esplorare metodi di classificazione per miscele gaussiane sovrapposte nel machine learning.

FAdam ottimizza l'addestramento del machine learning con tecniche migliorate per risultati migliori.

CTBench aiuta i ricercatori a scegliere migliori caratteristiche di base per le sperimentazioni cliniche usando l'IA.

AMORE produce regole chiare per capire meglio le decisioni dell'AI in vari settori.

Uno sguardo alle categorie di rischio dell'IA e alla necessità di politiche unificate.

Esaminando come i layer di normalizzazione influenzano le performance dei transformer e la gestione dei compiti.

Una nuova funzione di perdita, Astral, migliora le prestazioni delle reti neurali informate dalla fisica.

Un nuovo metodo migliora il modo in cui modelli i sistemi complessi con equazioni semplici.

I robot imparano nuove cose più in fretta usando le abilità che hanno già dai loro vissuti.

Un nuovo framework di intelligenza artificiale imita i processi cerebrali per migliorare l'adattabilità e l'apprendimento.

Nuovo metodo usa dati k-Space per risultati di risonanza magnetica più veloci e chiari.

Valutare come i LLM creano testi persuasivi su vari argomenti.

Esplora come i modelli linguistici memorizzano attraverso la recitazione, la ricostruzione e il ricordo.

Un nuovo metodo migliora l'interpretazione delle immagini ecografiche usando l'apprendimento automatico.

Un nuovo modello migliora l'accuratezza nella segmentazione 3D utilizzando nuvole di punti.

Nuove strutture a matrice migliorano il fine-tuning per i modelli di intelligenza artificiale con una minore richiesta di risorse.

Uno studio rivela come le caratteristiche degli utenti influenzano le risposte e l'accuratezza dei LLM.

Un nuovo metodo per selezionare esempi di dati migliora l'efficienza dell'apprendimento automatico.

Un nuovo metodo che combina tecniche di generazione e comprensione delle immagini per un migliore apprendimento automatico.

Uno sguardo a ELIZA di Joseph Weizenbaum e al suo impatto sulla percezione dell'IA.

BayTTA fonde TTA e BMA per una maggiore accuratezza nell'imaging medico.

Uno studio rivela strategie di embedding efficaci per una localizzazione più rapida dei bug nel software.

Questo studio valuta le prestazioni dei modelli linguistici utilizzando i test INVALSI italiani.

Esaminare come i hyper-parametri plasmino l'efficacia degli agenti di deep RL.

Questa ricerca si concentra sul miglioramento del riconoscimento delle entità nominate attraverso strategie di rappresentazione dei dati variate.

Uno sguardo a come droni e IoT migliorano il monitoraggio ambientale nelle zone rurali.