Informatica - Intelligenza artificiale

Un approccio innovativo alla presa di decisioni usando campioni minimi.

La ricerca esamina strategie per promuovere l'engagement con notizie affidabili tra gli utenti dei social media.

Uno studio rivela nuove tecniche per attacchi backdoor sui modelli linguistici con impatto minimo.

Nuovo metodo migliora la rappresentazione del comportamento degli utenti e il coinvolgimento.

Uno sguardo ai metodi per valutare i rischi e le incertezze delle collisioni nello spazio.

Uno sguardo ai rischi e alle valutazioni per i Grandi Modelli Linguistici nella sicurezza.

UP-CrackNet offre un nuovo modo di rilevare le crepe stradali con meno coinvolgimento umano.

Esaminare il ruolo della comunicazione nelle decisioni di equità all'interno dei sistemi di intelligenza artificiale.

Un nuovo metodo migliora l'apprendimento causale nonostante i dati mancanti e le relazioni cicliche.

Il Modello di Apertura stabilisce standard per la trasparenza e la fiducia nello sviluppo dell'IA.

I nuovi modelli migliorano la sicurezza dei dispositivi IoT affrontando la complessità dei dati.

Introducendo Stance Reasoner per migliorare il rilevamento delle posizioni sui social media.

L'apprendimento attivo riduce i costi di etichettatura migliorando allo stesso tempo le prestazioni del modello.

Esaminando le opinioni pubbliche sui benefici dell'IA, i rischi e la necessità di voci diverse.

Questa ricerca mette in evidenza il ruolo del coding sparso nella protezione della privacy delle reti neurali.

Un nuovo metodo per migliorare i modelli di diffusione mantenendo la diversità nei risultati generati.

Un nuovo framework migliora il modo in cui gli agenti linguistici imparano e svolgono compiti.

Nuovi metodi migliorano la comprensione delle interazioni geniche e dei tipi di cancro.

Un nuovo framework valuta quanto siano affidabili gli LLM come assistenti biomedici.

Questo documento esplora come il decodificare semanticamente migliori il lavoro di squadra dell'IA e i risultati.

Nuovi metodi combinano input visivi e testuali per un apprendimento linguistico migliore nelle macchine.

ObjectDR genera dati abbinati per migliorare la ricostruzione di forme 3D a partire da immagini 2D.

Questo articolo parla di un nuovo metodo per migliorare i circuiti probabilistici usando tecniche di clustering morbido.

Esplorando i progressi e le sfide nella tecnologia dei modelli di linguaggio grandi.

Esplorando l'incrocio tra teoria delle categorie e framework di deep learning.

Il framework MExGen migliora le spiegazioni per i modelli di linguaggio generativi, aumentando la fiducia degli utenti.

Adaptive-RAG migliora l'accuratezza delle risposte affrontando la complessità delle domande.

Un nuovo framework migliora l'apprendimento della rappresentazione dei grafi su più compiti.

Insegnare ai robot a dribblare una palla da calcio mentre camminano.

Esaminando gli effetti dei pregiudizi umani e dell'IA sulle interazioni sui social media.

Dermacen Analytica rivoluziona le valutazioni della pelle grazie alla tecnologia AI.

Presentiamo RLRF: un framework per migliorare le prestazioni dei modelli di linguaggio attraverso feedback dettagliati.

Un nuovo approccio semplifica la segmentazione audio-visiva senza bisogno di costosi dati etichettati.

Quest'articolo parla di metodi per migliorare le abilità di ragionamento dei modelli linguistici.

Esplorare come l'IA influisce sullo sviluppo software e le pratiche di coding.

Un nuovo framework semplifica i compiti di video editing usando strumenti di fotoritocco.

Un approccio sistematico per migliorare le previsioni dei POI usando dati di telerilevamento.

Uno studio mostra che il tEEG supera l'EEG convenzionale nell'interpretare i movimenti di presa.

CoLLEGe aiuta i modelli linguistici a imparare nuovi concetti in modo efficiente usando pochi esempi.

Introducendo un framework per la collaborazione tra AI e agenti i cui obiettivi non sono chiari.