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Un nuovo metodo aiuta i robot a imparare in modo efficace nonostante i ritardi.

Esplorando le questioni di valutazione nell'Intelligenza Artificiale Esplicabile e la ricerca della fiducia.

I ricercatori confrontano i LLM e i sistemi neuro-simbolici nella risoluzione delle Matrici Progressive di Raven.

NCENet consente ai computer di imparare nuove categorie dalle immagini senza dimenticare quelle vecchie.

Uno sguardo più da vicino su come gli MHN possono migliorare il machine learning.

La ricerca si concentra sull'insegnare alle macchine a seguire istruzioni di navigazione parlate e scritte.

Un nuovo metodo combina il tracciamento 2D e 3D per una migliore ricostruzione della scena.

Nuovo metodo aiuta i computer a spiegare le decisioni visive in modo più chiaro.

Esplora come gli autoencoder di Koopman prevedono il comportamento di sistemi complessi nel tempo.

Scopri come Tube Loss migliora gli intervalli di previsione in diversi settori.

Scopri come GL-Fusion unisce le Reti Neurali a Grafo e i Grandi Modelli Linguistici per soluzioni AI avanzate.

Scopri come PINN4PF sta cambiando l'analisi del flusso di potenza per i sistemi elettrici.

Un nuovo metodo per migliorare l'elaborazione di testi lunghi nei modelli linguistici.

ARReNets si adattano a risoluzioni di segnale diverse per migliorare le prestazioni della macchina.

Uno sguardo a Mamba e ai modelli di stato-spazio nelle capacità dell'IA.

Combinare la visione artificiale e il deep learning per migliorare la trasmissione dei segnali wireless.

SGIA migliora la generazione di immagini per una maggiore precisione nella classificazione dettagliata.

La ricerca mostra che aggiungere struttura e significato migliora l'accuratezza dei modelli linguistici.

Scopri come i robot stanno imparando a muoversi nei terreni in modo efficiente usando metodi avanzati.

Scopri i modelli di base e come la previsione conforme garantisce risultati affidabili.

Scopri come MixPR migliora i modelli linguistici a lungo contesto per una maggiore efficienza.

Scopri come i modelli di linguaggio migliorano i loro risultati grazie a tecniche di auto-valutazione.

Un nuovo algoritmo migliora la rilevazione di attività di rete insolite.

Scopri come il feedback umano influenza le risposte dei modelli di linguaggio AI.

Scopri come la geometria influisce sui processi di apprendimento nella statistica e nelle reti neurali.

Un nuovo metodo usa l'IA per misurare i tassi di accrescimento di massa nei gruppi di galassie.

Scopri come proteggere le GNN dagli attacchi avversariali e migliorarne l'affidabilità.

Esplora l'impatto della qualità dei dati sulle performance del machine learning.

Scopri come i nuovi varianti di AMP affrontano sfide complesse nei dati.

Un nuovo framework fa luce su caratteristiche nascoste dei modelli di machine learning.

Nuovo metodo migliora l'apprendimento dei computer senza perdere le conoscenze già acquisite.

Affrontare i pregiudizi nei modelli di ML per raccomandazioni di trattamento SUD eque.

Un nuovo metodo combina l'apprendimento automatico e la dinamica quantistica per studiare il comportamento degli elettroni.

Un nuovo modo per migliorare l'accuratezza delle previsioni delle piogge usando machine learning avanzato.

DapperFL affronta le sfide dell'apprendimento federato per dispositivi e dati diversi.

Scopri come l'apprendimento per rinforzo aiuta le macchine a mantenere i pendoli in equilibrio.

Scopri come VTC-CLS migliora i modelli di AI multimodale gestendo i dati visivi in modo efficace.

L'AI impara a creare arte grazie al feedback che si dà da sola per migliorare l'allineamento delle immagini.

I modelli di linguaggio grandi sono bravi in alcune cose ma faticano con i compiti generali.

Scopri come la fusione dei modelli semplifica l'apprendimento dell'AI e migliora le prestazioni.