Informatica - Intelligenza artificiale

Uno sguardo all'integrazione dell'apprendimento automatico e della ricerca euristica per una migliore coordinazione degli agenti.

Esplorare come percepiamo i colori attraverso la psicologia e la meccanica quantistica.

Un nuovo punto di riferimento valuta le prestazioni dei modelli linguistici nella comprensione dei verbali delle riunioni.

La ricerca sulle reti neurali artificiali per classificare i segnali nervosi sta mostrando buone prospettive per il recupero.

Scopri come il DSL migliora la collaborazione e l'efficienza di apprendimento dei dispositivi IoT.

Nuovo metodo migliora la collaborazione tra agenti in ambienti di apprendimento diversi, mantenendo però la privacy dei dati.

Un nuovo pianificatore migliora l'efficienza produttiva in ambienti di produzione complessi.

Questo studio esplora come i robot imparano il linguaggio e le azioni attraverso le esperienze.

L'AI generativa offre nuovi strumenti per design architettonici innovativi e una maggiore efficienza.

Nuovi metodi migliorano l'accuratezza nel rispondere a domande complesse con informazioni aggiornate.

Esaminando le preoccupazioni sulla privacy e le soluzioni per i Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni nei dati testuali.

Il calcolo quantistico aumenta l'efficienza e le capacità del machine learning grazie a collaborazioni innovative.

Un framework per migliorare la sicurezza e l'affidabilità dei grandi modelli linguistici.

Un corpus unico migliora il riconoscimento delle entità nominate in sei lingue slave.

Nuovo metodo migliora la quantificazione dell'incertezza nei DeepONets usando l'inversione di Kalman in ensemble.

Nuovo modello migliora l'accuratezza della raccolta di frutta robotica usando dati di nuvola di punti 3D.

Presentando un approccio efficiente per il matching delle forme con mappe funzionali.

Un nuovo metodo migliora i modelli di deep learning per dataset sbilanciati.

Lo studio esplora come i modelli linguistici lavorano con gli esseri umani e tra di loro per completare i compiti.

Esplorare le questioni di copyright presentate dall'AI generativa e i metodi per la protezione.

Esaminare i problemi di pregiudizio nei modelli di linguaggio di grandi dimensioni e gli sforzi per migliorare l'equità.

GeoBFN affronta le sfide principali nella generazione di strutture molecolari 3D accurate.

Un nuovo metodo aumenta la reattività del modello linguistico a richieste sconosciute.

Un nuovo metodo affronta questioni chiave nell'apprendimento continuo: plasticità e dimenticanza.

FedD2S migliora il Federated Learning personalizzando i modelli e mantenendo la privacy dei dati.

Un sistema che aiuta i robot a rilevare e risolvere in tempo reale i fallimenti nei compiti.

Questo documento esamina come i dati influenzano la valutazione dei modelli NLP.

Un framework per estrarre modelli significativi da dataset incerti e rumorosi.

Uno sguardo sulle tecniche di recupero dense e generative e il loro impatto.

Un nuovo modo per animare ritratti con espressioni e angolazioni che cambiano.

MindEye2 permette ricostruzioni visive chiare partendo da dati minimi di scansione cerebrale.

Ricerca su come prevedere le vibrazioni negli EV utilizzando il modello Resoformer.

Capire la generalizzazione della lunghezza può migliorare le capacità di ragionamento dell'IA per compiti complessi.

Nuovo approccio migliora il riconoscimento dei marciapiedi per i veicoli autonomi.

Un nuovo framework aiuta i modelli di linguaggio a imparare dagli errori nella risoluzione dei problemi.

Un nuovo metodo migliora la navigazione nei robot con dati limitati.

Nuovo metodo integra segnali vocali per migliorare la rilevazione della depressione.

TraveLER migliora la comprensione dei video attraverso domande interattive per risposte migliori.

Uno studio sui metodi di intelligenza artificiale per la rilevazione del cancro nella patologia digitale.

Questa recensione delinea un framework per AIOps nella gestione degli incidenti.