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Presentiamo un nuovo metodo per un fine-tuning dei modelli più efficiente.

Un nuovo metodo migliora il riconoscimento delle azioni nei video non editati usando pochi esempi.

Esplora diversi modelli usati per la classificazione dei dati e la stima dell'incertezza.

COCO-ReM migliora il rilevamento degli oggetti affinando le annotazioni originali del dataset COCO.

Un nuovo metodo migliora il rilevamento del traffico malevolo usando il machine learning e hardware avanzato.

Esaminando come i dati influenzano l'allineamento dei modelli di IA con le preferenze umane.

Questo studio si concentra sull'automazione dell'analisi dei difetti nei wafer di carburo di silicio usando il machine learning.

Esplorare il ruolo del machine learning nella ricerca scientifica rigorosa.

Scopri come lo srotolamento migliora l'addestramento delle reti neurali per le simulazioni fisiche.

Un nuovo metodo integra informazioni acustiche nei modelli linguistici per una migliore riconoscimento vocale.

TransFusion migliora l'apprendimento contrastivo con attenzione strutturata e un'elaborazione dei dati efficace.

ProtParts migliora il clustering delle proteine e riduce l'overfitting nei modelli di machine learning.

Un nuovo metodo migliora la precisione e la velocità nella stima dei costanti di Lipschitz per le reti profonde.

Esplora i modelli che imitano i processi cerebrali attraverso i picchi.

Un nuovo metodo migliora la stima dell'incertezza nei modelli statistici.

Il sistema RAP adatta i passaggi delle attività dai video istruttivi per una pianificazione migliore.

Esaminando l'impatto degli attacchi sull'efficienza del machine learning e proponendo nuove strategie.

Questo studio identifica iperparametri fondamentali per addestrare efficacemente le reti neurali quantistiche.

Un nuovo metodo migliora la diversità dei dati per avere modelli 3D delle mani migliori.

Un nuovo metodo migliora la generazione di immagini basata su immagini personali.

Uno sguardo su come le reti neurali apprendono e il ruolo della fisica nell'addestramento.

ColaRec unisce segnali di collaborazione e contenuti per migliorare le raccomandazioni degli articoli.

Un nuovo metodo migliora le raccomandazioni usando embedding adattabili e gestione delle risorse efficiente.

Questo studio mette in evidenza i metodi di RL offline per migliorare gli agenti VLN usando dati subottimali.

Un framework per generare automaticamente regole per allineare le uscite dei LLM con le aspettative umane.

Un nuovo metodo aumenta i punteggi di fiducia per i modelli linguistici su argomenti specifici.

Un metodo per avere più chiarezza nei modelli di deep learning tramite analisi del backbone.

Quest'articolo esamina quattro metodi per ricostruire le mappe di lensing dai dati di shear.

Un nuovo framework migliora il completamento dei grafi di conoscenza con diversi tipi di dati.

Questo studio esplora come usare l'analisi del comportamento con l'apprendimento automatico per migliorare i risultati dell'apprendimento online.

SEMA offre un approccio flessibile per l'apprendimento continuo, adattando i modelli ai nuovi dati in modo efficace.

Esaminando l'ascesa degli LLM e il passaggio agli MM-LLM.

Un modello prevede la vulnerabilità agli attacchi informatici in base a fattori sociali ed economici.

Introducendo un metodo per migliorare l'apprendimento nei modelli di machine learning mantenendo intatte le caratteristiche importanti.

I robot imparano compiti complessi imitando le azioni umane, migliorando la loro adattabilità.

Un nuovo modo per rendere più facile gestire dati ad alta dimensione.

Scopri come gli alberi decisionali aiutano nelle decisioni basate sui dati e nelle previsioni.

Ehi, ti presento DeNetDM, una tecnica per ridurre i bias nelle reti neurali senza fare modifiche complicate.

Un'approccio di machine learning migliora le previsioni sul comportamento dei materiali allo stato solido.

Questo studio sottolinea l'importanza delle variabili target nella modellazione del comportamento dei veicoli.