Informatica - Intelligenza artificiale

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.

Un tool che usa l'AI aiuta a identificare le impostazioni di configurazione chiave per le prestazioni del software.

Un approccio di machine learning per valutare e migliorare la produttività dei lavoratori.

La tassonomia di prompting gerarchico migliora i metodi di valutazione per i modelli di linguaggio.

Due robot migliorano la navigazione nei labirinti attraverso esperienze di apprendimento condiviso, mantenendo la privacy dei dati.

Uno sguardo al ruolo dell'approssimazione di Bethe nel prevedere i risultati in sistemi complessi.

Uno sguardo ai test basati su scenari per valutare i modelli di generazione di codice.

Un nuovo modello migliora i suggerimenti di articoli di notizie in diverse lingue.

Presentiamo SeTAR, una soluzione senza bisogno di allenamento per rilevare dati fuori distribuzione nelle reti neurali.

Uno studio sull'uso dei LLM per giudicare altri LLM e le sue implicazioni.

Un nuovo metodo affronta il bias di selezione nella stima degli effetti del trattamento.

PromptDSI migliora il recupero dei documenti gestendo in modo efficiente le informazioni nuove e quelle già esistenti.

Un nuovo metodo migliora le previsioni delle relazioni tra asset per strategie di investimento migliori.

Il dataset MultiSocial aiuta a rilevare testi generati da macchine in 22 lingue.

Una nuova prospettiva su come migliorare le GNN per strutture grafiche complesse.

Uso innovativo dei social media e dell'AI migliora le strategie di risposta ai terremoti.

Introducendo un metodo flessibile per i tassi di apprendimento che migliora le prestazioni del modello senza orari preimpostati.

PruningBench offre un modo standardizzato per valutare i metodi di potatura, migliorando l'efficienza dei modelli nel machine learning.

Esaminando come l'attivazione dei neuroni migliora il ragionamento aritmetico nei grandi modelli linguistici.

Nuovo metodo migliora il rilevamento delle crisi nei dati EEG utilizzando il machine learning.

Esplora come le esperienze recenti influenzano il processo decisionale nell'apprendimento per rinforzo.

Nuovo dispositivo usa fNIRS per ricostruire immagini dall'attività cerebrale.

Una nuova tecnica migliora il rilevamento delle anomalie utilizzando l'apprendimento auto-supervisionato.

Una nuova strategia di difesa per i LLM contro gli attacchi backdoor.

Esaminando come i prompt influenzano il ragionamento nei grandi modelli di linguaggio.