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Una nuova tecnica combina metodi numerici e apprendimento automatico per le soluzioni delle PDE.

I modelli multimodali combinano vari tipi di dati per applicazioni AI più intelligenti.

Questo articolo guarda a come la negazione influisce sui grandi modelli linguistici e sulla loro precisione.

Nuovo metodo rivela vulnerabilità nei modelli di pre-addestramento Vision-Language tramite perturbazioni avversarie universali.

Analizzando i modelli esistenti si scoprono delle informazioni sulle tendenze delle prestazioni dei modelli linguistici man mano che la dimensione aumenta.

Un nuovo framework migliora l'efficienza e le prestazioni del riconoscimento delle entità nominate.

Questo studio esplora metodi per migliorare i modelli vision-language usando immagini generate.

Decision Mamba migliora le prestazioni del reinforcement learning offline con strategie innovative.

Il nuovo framework di segnalazione migliora l'efficienza e l'affidabilità nella comunicazione IIoT.

Scopri come la morfologia computazionale aiuta a capire meglio la lingua.

Scopri come il Response Matching trasforma la generazione di materiali e molecole.

Migliorare la qualità delle immagini nell'astrofisica radio usando tecniche di machine learning.

I modelli di diffusione del caos a campo medio migliorano la generazione di dati per applicazioni ad alta cardinalità.

Il machine learning quantistico offre nuovi modi per proteggere i dati sensibili.

Un nuovo framework migliora le raccomandazioni proteggendo la privacy degli utenti.

Ecco MoeSumm: un modello di riassunto flessibile ed efficiente.

Un nuovo framework per scegliere le fonti di informazione minimizzando gli errori di classificazione e i costi.

Questo articolo esamina i miglioramenti agli SSM per la resilienza contro le perturbazioni avversarie.

Il nuovo modello genera musica usando sia informazioni testuali che visive.

Un nuovo modo per analizzare l'impatto dei dati di addestramento sui modelli di diffusione.

Un framework progettato per standardizzare il benchmarking nella ricerca sul deep learning topologico.

PairCFR migliora i modelli di allenamento usando dati controfattuali per ottenere prestazioni migliori.

Il nuovo modello migliora la comprensione dei robot del loro ambiente per una migliore performance nei compiti.

Questo studio introduce le GNN per migliorare il matching online in diverse piattaforme digitali.

M2CVD migliora la rilevazione delle vulnerabilità del software grazie a approcci collaborativi nei modelli.

Un nuovo metodo migliora la modellazione in tempo reale di oggetti flessibili nella robotica.

Un nuovo approccio migliora l'estrazione delle relazioni usando la memoria per elaborare dati rumorosi.

Uno studio per identificare i trigger degli eventi usando metodi analitici e di machine learning.

LGR2 migliora le prestazioni nei compiti robotici grazie a istruzioni linguistiche e apprendimento gerarchico.

STARLING crea giochi di testo diversi per migliorare le capacità di apprendimento degli agenti RL.

F-LMM combina abilità conversazionali con un'ancoraggio visivo per migliorare le interazioni dell'IA.

Esplora il ruolo dei meccanismi di attenzione nel machine learning.

Il nuovo metodo GSSC migliora l'efficienza e l'efficacia dell'analisi dei grafi.

Questo articolo esamina come le forme interne nei modelli linguistici si evolvono durante il loro processo di apprendimento.

Presentiamo ProFeAT per migliorare la robustezza dei modelli contro gli attacchi avversariali.

RE-RAG migliora i sistemi di QA usando un estimatore di rilevanza per una precisione migliore.

Gentle-CLIP migliora l'allineamento dei dati usando nuovi metodi e riduce la necessità di dati etichettati.

Introducendo i Campi Neurali Equivarianti per una migliore interpretazione e manipolazione dei dati.

H-GLaD migliora la distillazione dei dataset, aumentando l'efficienza e le prestazioni nell'addestramento dei modelli.

Il nuovo modello ARDiT migliora la sintesi testo-voce e l'editing vocale.