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Questa ricerca affronta il dimenticare nell'IA attraverso l'apprendimento continuo nella comprensione del linguaggio parlato.

Uno studio su come vari fattori climatici si collegano alle ondate di calore in Europa.

Nuovo approccio alle politiche migliora le prestazioni di valutazione nelle applicazioni di RL offline.

Esplorando come le reti residue migliorano l'addestramento e la generalizzazione.

Questo studio esplora le sfide dell'allineamento delle parole e le soluzioni di trasporto ottimale.

Un nuovo approccio combina compiti cloze e aumento dei dati per migliorare le performance di QA.

Il modello Phoenix migliora le prestazioni dell'AI generativa garantendo al contempo la privacy dei dati.

Questo articolo esamina metodi efficaci per ridurre i pregiudizi nei modelli linguistici.

Nuovi metodi migliorano la robustezza dei modelli contro attacchi avversari usando dati tabulari.

Questo articolo presenta un metodo innovativo per stimare fattori in dati complessi.

Uno sguardo ai vantaggi e alle sfide del Federated Learning, incluso il metodo FedVal.

Nuove tecniche migliorano l'accuratezza e l'efficienza del recupero nei sistemi di raccomandazione.

Questo studio valuta diverse tecniche di XAI per interpretare la classificazione delle immagini di telerilevamento.

Un metodo per collegare il processo decisionale dell'IA e la sicurezza tramite funzioni di controllo delle barriere.

Il framework MEX migliora l'esplorazione e la presa di decisioni nell'apprendimento per rinforzo online.

Un nuovo metodo localizza i veicoli usando lidar e immagini satellitari senza fare affidamento sul GPS.

Migliorare la capacità dei modelli linguistici di rispondere a domande complesse usando grafi di conoscenza.

Questo studio presenta un nuovo metodo per aumentare i grafi usando complimenti di Schur randomizzati.

Uno sguardo a come i dati controfattuali possono ridurre il bias nei modelli di machine learning.

Un nuovo metodo in due fasi migliora i modelli climatici per previsioni più accurate.

Nuovi modelli di machine learning migliorano le previsioni nella dinamica dei fluidi.

Scopri come l'apprendimento federato può migliorare il machine learning proteggendo la privacy dei dati.

Un nuovo metodo migliora il nostro modo di riconoscere azioni nei video usando il calcolo a serbatoio.

Questo metodo migliora le prestazioni del VQA usando immagini non etichettate per generare domande.

Un nuovo modello migliora la generazione di jet di particelle tramite meccanismi di attenzione e meno parametri.

La ricerca mostra che i grandi modelli linguistici possono essere addestrati per imitare il processo decisionale umano.

Scopri come il machine learning aiuta a prevedere comportamenti caotici.

Un metodo che combina CLIP e SAM migliora il riconoscimento degli oggetti senza dati etichettati.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza nel riconoscimento vocale automatico per le riunioni.

DIFT sfrutta i modelli di diffusione per trovare corrispondenze tra immagini senza supervisione.

Un nuovo framework rende più facili da capire i risultati della classificazione delle serie temporali multivariate.

GEO-Bench punta a far progredire i modelli di base nei compiti di monitoraggio della Terra.

LEACE punta a rimuovere i pregiudizi dai modelli attraverso l'erasione dei concetti.

Esaminando la perdita di privacy in Noisy-SGD con funzioni di perdita non convesse.

Scopri come la sparsità essenziale ottimizza i modelli grandi senza perdere prestazioni.

Esplorando come gli agenti possono migliorare il processo decisionale collaborando.

FAMO migliora l'efficienza e le prestazioni dell'apprendimento multitasking nei modelli AI.

Come il design dei robot influisce sulle capacità di apprendimento e sulle prestazioni nei compiti.

Nuovi metodi puntano ad automatizzare l'etichettatura dei numeri finanziari nei report.

Un nuovo approccio per gestire dati incompleti e rumorosi nella ricerca.