Informatica - Intelligenza artificiale

Nuove tecniche migliorano i sistemi ASR per riconoscere meglio discorsi lunghi.

Il dataset AEA offre informazioni sulle attività quotidiane per migliorare le tecnologie AI e AR.

Un nuovo metodo migliora l'apprendimento combinando dimostrazioni esperte e subottimali.

BuffGraph migliora la classificazione per classi meno comuni nei dati di grafi sbilanciati.

Un metodo per tenere i modelli di IA aggiornati in base agli eventi del mondo reale.

Le MNNs automatizzano la scoperta delle equazioni governanti nella ricerca scientifica.

CFEVER aiuta il fact-checking automatico delle affermazioni in cinese usando un dataset solido.

Questo documento parla delle sfide e delle soluzioni nelle prestazioni dell'apprendimento per rinforzo visivo.

Esaminare l'importanza e le sfide delle revisioni della letteratura nell'Analisi dei Pattern e nell'Intelligenza Artificiale.

Questo studio esamina come i modelli linguistici apprendono e memorizzano informazioni durante l'addestramento.

Esaminando le dimensioni del campione necessarie affinché modelli specializzati superino quelli generali.

Questo articolo esplora come la casualità influisce sull'apprendimento con dati etichettati limitati.

Presentiamo la distanza Wasserstein sferica stereografica per un confronto efficiente dei dati sferici.

Presentiamo un nuovo approccio per classificare i modelli linguistici senza bisogno di risposte di riferimento.

Uno studio che confronta come i modelli linguistici e gli esseri umani affrontano i compiti di ragionamento deduttivo.

Un benchmark per valutare i modelli di linguaggio biomedico francesi.

Migliorare la comprensione delle immagini e del testo da parte dei computer attraverso tecniche di allenamento avanzate.

VideoPrism aiuta a interpretare e analizzare i contenuti video in modo efficace.

Esplorare l'apprendimento nel contesto e le sue implicazioni sulle performance dell'AI multilingue.

PCA-Bench testa i grandi modelli di linguaggio in scenari complessi di decision-making.

Esaminare i problemi di efficienza energetica nell'addestramento dei sistemi di intelligenza artificiale e le potenziali soluzioni.

Questo studio rivela dei pregiudizi nei modelli linguistici basati su nomi legati a razza e genere.

Un nuovo metodo migliora le capacità di ragionamento nei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni.

Un nuovo modo per semplificare la generazione di documenti usando LLM e sistemi multi-agente.

Un nuovo dataset punta a ridurre il bias di genere nelle traduzioni automatiche.

Un metodo per aiutare l'IA ad adattarsi mantenendo la conoscenza passata.

Presentiamo un metodo per velocizzare i modelli linguistici migliorando l'efficienza delle risorse.

BIRCO affronta le esigenze complesse degli utenti nei sistemi di recupero delle informazioni.

Wikibench permette dataset guidati dalla comunità per una migliore valutazione dell'IA su Wikipedia.

DeiSAM migliora la comprensione delle immagini combinando reti neurali con ragionamento logico.

Questo studio esamina i contratti tra i principali e gli agenti di apprendimento attraverso interazioni ripetute.

La moltiplicazione di matrici mascherate migliora l'efficienza nei calcoli AI sfruttando la scarsità dei dati.

Quest'articolo esplora un metodo per migliorare la sintesi del codice usando le intuizioni sull'attenzione umana.

Uno sguardo a come il flusso d'informazioni impatta vari campi scientifici.

Questo studio esplora il ruolo dell'IA nei dibattiti umani tramite interazioni simulate.

Uno studio sull'uso di DistilBERT per una rilevazione efficace delle email di phishing.

Scopri come la dereverberazione migliora il riconoscimento vocale in ambienti rumorosi.

Presentiamo Kuaiji, un modello avanzato pensato per i professionisti della contabilità.

Nuovo set di dati mira a migliorare la manipolazione degli oggetti da parte dei robot usando movimenti simili a quelli umani.

Un metodo che utilizza l'apprendimento profondo per rinforzo e sintesi reattiva per la progettazione dei controllori.