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Aurora migliora la riscrittura delle query usando la Saturazione di Uguaglianza e l'Apprendimento per Rinforzo.

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PE-Rank migliora l'efficienza nel ranking dei passaggi con embedding di passaggi singoli.

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Strategie per gestire i problemi di prestazione durante il pre-addestramento continuo di modelli di linguaggio di grandi dimensioni.

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Un nuovo benchmark per l'unlearning delle macchine migliora la valutazione e il confronto dei metodi.

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Un nuovo metodo migliora la generazione di immagini senza set di dati abbinati.

Scopri come il machine learning avanzato aiuta a migliorare la produzione di materiali compositi.

Un nuovo metodo combina l'apprendimento non supervisionato con l'ottimizzazione combinatoria per migliorare il processo decisionale.

SNAPS avvisa gli scienziati su eventi asteroidali insoliti per ulteriori studi.

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Una nuova metrica migliora la valutazione dei modelli di classificazione del testo in diversi ambiti.

Uno sguardo dettagliato su Sibson's -informazione mutua e le sue applicazioni multifaccettate.

Nuovi metodi migliorano l'ottimizzazione in scenari complessi usando spazi latenti e rumore.

La contaminazione dei dati influisce parecchio sulla valutazione dei modelli di linguaggio grandi.

Un nuovo modello migliora la classificazione dei nodi sfruttando conoscenze correlate.

Un nuovo metodo per migliorare l'apprendimento automatico tramite esempi subottimali e feedback umano.

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I modelli più piccoli possono imparare in modo efficace dai passi di ragionamento dei modelli più grandi.

Quest'articolo esplora metodi per rimuovere i dati degli utenti dalle reti neurali in modo efficiente.

RFM migliora la generazione dei dati gestendo efficacemente i vincoli di confine.

Sottolineando l'importanza dei dati nell'addestramento dei grandi modelli linguistici.

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QuEE combina la quantizzazione e l'uscita anticipata per un machine learning efficiente.

Esplorando il ruolo dei transformer nel prevedere i risultati dei dati sequenziali.

Nuovi metodi migliorano l'accuratezza nel riconoscere suoni sovrapposti da diverse sorgenti audio.

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Uno studio su come i modelli di stima della posa si comportano con immagini corrotte.

Assicurarsi che le spiegazioni dell'IA siano chiare e affidabili per la fiducia degli utenti.

Un nuovo approccio migliora l'ottimizzazione di funzioni di perdita complesse nelle reti neurali.

Presentiamo iWISDM, un nuovo benchmark per valutare il seguire istruzioni delle macchine con immagini e linguaggio.

Un nuovo benchmark migliora le previsioni a lungo termine nelle sequenze di eventi in vari settori.