Informatica - Intelligenza artificiale

Questo articolo esamina modelli generativi che possono superare gli esperti umani a scacchi.

Un nuovo framework aiuta i modelli linguistici ad imparare il linguaggio simbolico senza input umano.

La famiglia Nemotron-4 340B offre modelli potenti per applicazioni diverse e generazione di dati sintetici.

Un toolkit per valutare le performance dei modelli potenziati dal recupero in specifici settori.

Esaminando come il bias culturale influisce sulla comprensione delle immagini da parte dell'IA.

Nuovi metodi rivelano le difficoltà nel disimparare conoscenze dai modelli linguistici.

Uno sguardo all'AI intersimbolica che combina metodi simbolici e subsimbolici per sistemi più intelligenti.

Gli agenti linguistici stanno diventando più adattabili, migliorando le loro capacità di comunicazione e risoluzione dei problemi.

I ricercatori hanno sviluppato il dataset GECO e GECOBench per affrontare il bias di genere nell'IA.

Nuovo metodo migliora la generazione aumentata da recupero per rispondere a domande complesse.

Un nuovo modello a doppio trasformatore migliora le previsioni sui tempi di esecuzione dall'analisi del codice sorgente.

Esplora le sfide di supervisionare modelli di intelligenza artificiale avanzati con controparti più deboli.

Questo articolo presenta metodi per rilevare siti web inaffidabili usando parole chiave.

Uno studio sulle prestazioni di modelli linguistici più piccoli e aperti su vari compiti.

Il rifinitore migliora le risposte del modello linguistico ristrutturando le informazioni recuperate.

Uno studio sulla capacità di Copilot di generare codice in diversi linguaggi di programmazione.

Nuovi approcci migliorano la resilienza dei controller RL in ambienti incerti.

GUICourse punta a migliorare l'interazione con le interfacce digitali attraverso set di dati mirati per gli agenti GUI.

VideoVista offre una valutazione completa per i modelli di domanda-risposta su video.

Questo studio rivela come i modelli di linguaggio cambiano comportamento durante l'allenamento.

Combinare CubeSat e droni per migliorare l'accesso globale alla comunicazione.

Questo articolo analizza come i modelli pre-addestrati apprendono le relazioni tramite ipergrafi.

Affrontare la distribuzione dell'energia per sistemi cooperativi robusti.

Analizzando il legame tra inquinamento e aumento delle temperature per un'azione politica efficace.

Un nuovo metodo per capire come i modelli audio fanno previsioni.

Uno studio sui processi decisionali dei modelli di linguaggio grandi.

MMNeedle testa i modelli multimodali sulle capacità di gestire contesti lunghi.

Un nuovo set di dati migliora l'efficienza della ricerca di codice per gli sviluppatori che usano query in linguaggio naturale.

Nuovi metodi migliorano le previsioni concentrandosi sulla funzionalità del codice invece che sui nomi delle variabili.

DrugWatch aiuta gli utenti a trovare facilmente informazioni sulla sicurezza dei farmaci.

Un metodo per identificare le emozioni e le loro cause in dati non etichettati.

SHiRA migliora l'efficienza nel passare da un modello all'altro nell'IA senza perdere concetti chiave.

APPL semplifica lo sviluppo con modelli di linguaggio grandi usando una sintassi intuitiva, simile a Python.

Esaminando le radici e le implicazioni del pregiudizio nella tecnologia linguistica.

Uno studio sulla previsione dei guasti nella rete elettrica tramite analisi di deep reinforcement learning.

I modelli di linguaggio a lungo contesto semplificano compiti complessi e migliorano l'interazione con l'IA.

Un nuovo framework affronta le sfide nella distillazione della conoscenza per dati a coda lunga.

Questo articolo esamina modi per migliorare le capacità di pianificazione nei grandi modelli linguistici.

Uno sguardo alle reti neurali, all'incertezza e al loro impatto sulle decisioni dell'IA.

Esplorando la sinergia tra i modelli di base e l'apprendimento federato per migliorare le applicazioni di intelligenza artificiale.