Informatica - Intelligenza artificiale

Un nuovo dataset migliora l'analisi delle azioni nel pattinaggio artistico con categorie varie e valutazioni di qualità.

Nuovo set di dati punta a migliorare il rilevamento dei comportamenti di abuso di oppioidi.

Esaminando il ruolo degli strumenti AI nella creazione di piante architettoniche.

Nuove piattaforme aperte puntano a migliorare il Federated Learning grazie alla collaborazione degli utenti.

Un nuovo metodo per visualizzare gli effetti delle caratteristiche nei modelli di machine learning dinamici.

Uno sguardo a come i LLM migliorano le raccomandazioni per gli utenti su varie piattaforme.

Presentiamo VertiBench, uno strumento per valutare gli algoritmi di apprendimento federato verticale con dataset realistici.

Una panoramica dei modelli linguistici, dei loro processi di apprendimento e delle varie applicazioni.

Combinare i modelli migliora le raccomandazioni sequenziali affrontando i cambiamenti nelle preferenze degli utenti.

Uno sguardo alla misurazione della capacità dei modelli linguistici di seguire le istruzioni degli utenti.

Scopri come le frasi comparative migliorano l'esperienza di shopping online.

OpenDelta semplifica il processo di utilizzo di grandi modelli pre-addestrati per vari compiti.

Un nuovo modello migliora il realismo del parlato sintetico.

Un nuovo framework potenzia l'apprendimento delle abilità per gli agenti AI tramite approcci gerarchici.

Esplora l'importanza delle funzioni di perdita e delle metriche di performance nei modelli di deep learning.

MOVE offre un approccio innovativo per bilanciare più obiettivi nei compiti di ottimizzazione.

Uno sguardo a come Alibaba Workload Miner migliora le prestazioni del database.

I droni migliorano la comunicazione wireless sicura mentre affrontano le minacce di intercettazione.

Nuovo metodo migliora il riassunto automatico dei testi includendo in modo preciso nomi e termini importanti.

Questo studio si concentra sul migliorare le performance dei modelli negli ensemble attraverso la dissimilarità nell'addestramento.

Il Transformer Decisionale Elastico migliora il processo decisionale nel reinforcement learning grazie a una lunghezza della storia adattativa.

Una guida per riconoscere diversi tipi di analogie e migliorare le abilità di ragionamento.

Un framework per migliorare la selezione dei dati con campioni di addestramento limitati.

Questo studio analizza la condivisione delle risorse e la trasparenza energetica nella ricerca ingegneristica del software.

I ricercatori sviluppano un nuovo modello per far sì che i robot imparino attraverso l'interazione con gli oggetti.

Questo studio esplora il ruolo della distribuzione logistica nella riduzione degli errori di Bellman nell'apprendimento per rinforzo.

Esplorare come gli LLM possono modellare il futuro dei flussi di lavoro di crowdsourcing.

Uno studio ha scoperto delle debolezze critiche negli autoencoder generativi riguardo agli attacchi avversariali.

Nuovi schermi di sicurezza affrontano ritardi nei sistemi autonomi per garantire operazioni più sicure.

Questo studio esamina come le spiegazioni controfattuali possano migliorare il processo decisionale dell'IA nei tumori cerebrali pediatrici.

Un nuovo approccio per migliorare l'accuratezza nell'allineamento delle entità nei grafi di conoscenza.

Questo studio usa il machine learning per migliorare l'efficienza dello stoccaggio dei dati tramite la modellazione delle prestazioni.

EHRSHOT offre un nuovo dataset e modello per potenziare la ricerca in ML nel settore sanitario.

Un metodo combina modelli linguistici e letteratura per generare ipotesi scientifiche in astronomia.

Questo studio valuta la capacità di GPT-4 di valutare i complimenti dei tutor nei dialoghi.

S2vNTM migliora la classificazione dei testi integrando in modo efficiente parole chiave definite dall'utente.

Questo studio esamina la scrittura a mano come potenziale indicatore precoce dell'Alzheimer.

Questo articolo esamina l'importanza e i metodi per valutare i modelli linguistici nell'IA.

Scopri come riconoscere i guasti nei motori a induzione per migliorare l'affidabilità industriale.

Un metodo per migliorare l'equità nelle previsioni degli algoritmi che influenzano la vita delle persone.