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Uno sguardo alla valutazione delle forme dei cluster e alla loro importanza nella scienza dei materiali.

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Le reti neurali informate dalla fisica migliorano l'analisi e l'interpolazione dei dati sismici.

Il Reinforcement Learning bayesiano migliora il controllo della tensione in mezzo a minacce informatiche.

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Un nuovo metodo migliora l'apprendimento dalle dimostrazioni identificando e correggendo gli errori.

Esplora metodi per ottenere prestazioni e robustezza nei sistemi di controllo.

Un nuovo metodo migliora l'etichettatura di testi specifici attraverso approcci di clustering.

Git-Theta semplifica la gestione dei modelli e il lavoro di squadra nei progetti di machine learning.

Un nuovo metodo migliora l'efficienza dell'apprendimento online per le reti neurali usando approssimazioni a bassa rango.

Un nuovo metodo migliora le prestazioni dei modelli linguistici su domande complesse.

Un metodo per allineare le reti profonde con i giudizi di somiglianza umani per ottenere performance migliori.

Esplorando metodi per garantire affidabilità e chiarezza nelle decisioni dell'AI.

Valutare il ruolo delle reti generative nella simulazione dei dati della fisica delle particelle.

La ricerca mostra come le GNN possano adattarsi a diverse dimensioni di grafo.

Un nuovo framework migliora l'efficienza del campionamento in distribuzioni di probabilità complesse.

RD-Suite mira a standardizzare la valutazione dei metodi di distillazione del ranking per una migliore comparazione.

Un metodo per migliorare i modelli più piccoli per avere maggiore affidabilità e prestazioni.

Nuovi metodi sfruttano l'identità del parlante per migliorare le prestazioni del riconoscimento vocale.

Uno studio sull'uso della triplet loss per creare modelli di machine learning più equi.

Un nuovo dataset per migliorare i modelli visione-linguaggio e il seguire istruzioni umane.

Un nuovo metodo sfrutta le matrici di Johnson-Lindenstrauss per la classificazione multiclasse estrema.

Youku-mPLUG offre 10 milioni di coppie video-testo per far progredire i sistemi video-linguistici cinesi.

Questo articolo parla di metodi migliorati per riconoscere oggetti nelle immagini usando il prompting visivo.

Un nuovo metodo combina il riconoscimento vocale e l'identificazione del parlante per il discorso sovrapposto.

Un'immersione profonda nelle complessità del raggruppamento dei dati sul cancro.

Una nuova risorsa migliora il riassunto dei libri in più lingue.

KrADagrad migliora l'efficienza dell'ottimizzazione nel machine learning con minori esigenze di risorse.

Un nuovo algoritmo per regolare la dimensione del passo nei compiti di machine learning.

GCT-TTE usa diverse fonti di dati per avere stime più precise sui tempi di viaggio.

Combinare testo e immagini per migliorare l'efficacia del machine learning.

Una nuova tecnica migliora la chiarezza delle immagini sfruttando le informazioni sui patch collaborativi.

Un nuovo metodo che regola esplorazione e sfruttamento nei compiti di ottimizzazione.

Un nuovo metodo nella generazione di scene 3D migliora i dati per l'addestramento dei modelli.

Presentiamo un metodo che semplifica l'addestramento delle reti neurali con risultati migliori.

Un nuovo approccio che utilizza GANs per migliorare la modellazione della hadronizzazione dai dati della fisica delle particelle.

Un nuovo approccio migliora il machine learning con meno esempi e dati multimodali.

Uno sguardo al ruolo di Clip21 nel migliorare la privacy differenziale durante l'addestramento del modello.

Un nuovo framework affronta le sfide degli agenti bizantini nell'ottimizzazione distribuita.

Unire gli sforzi umani e i modelli di linguaggio grandi migliora la qualità dei dati per il machine learning.