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Esplora come i passaggi di tempo casuali migliorano le soluzioni delle equazioni differenziali ordinarie.

Nuove funzioni di attivazione migliorano le reti neurali per risolvere equazioni complesse.

Polar-FFA migliora l'apprendimento nelle reti neurali, aumentando l'accuratezza e la stabilità.

Nuovi metodi aumentano l'accuratezza nella classificazione dei nodi dei grafi con pochi dati etichettati.

Un nuovo metodo per migliorare l'equità nella sanità attraverso una migliore rappresentazione dei dati.

L'esperimento COMET punta a svelare nuova fisica tramite le interazioni dei muoni.

Nuove formulazioni migliorano l'accuratezza e l'efficienza degli alberi decisionali usando l'ottimizzazione lineare a interi misti.

SGMCMC e meta-apprendimento migliorano le Reti Neurali Bayesiane per previsioni migliori.

Un nuovo approccio combina gli alberi decisionali con le reti neurali per migliorare l'efficienza e la precisione.

La ricerca si concentra sul rendere i sistemi di controllo delle reti neurali affidabili e sicuri.

Un nuovo modo di affrontare l'apprendimento per imitazione che migliora le prestazioni con dati limitati.

Indagare l'interazione dei trasformatori con i dati di Markov svela intuizioni sull'efficienza del modello.

Un nuovo metodo per migliorare l'attenzione nella generazione di codice da parte dei modelli linguistici.

I modelli preferiscono i suggerimenti visivi rispetto alla conoscenza appresa, influenzando il processo decisionale.

Uno sguardo a due metodi per analizzare l'attività cerebrale.

Un nuovo metodo per proteggere i modelli multimodali da output dannosi.

Esplorando un approccio flessibile per approssimare vettori usando informazioni casuali.

Usare i dati per prevenire problemi ai veicoli e migliorare la prontezza militare.

I ricercatori migliorano i modelli di embedding testuali usando punteggi di esperti per avere migliori prestazioni.

NoRA offre un modo più intelligente per adattare grandi modelli con meno risorse.

Un nuovo metodo per modellare con precisione i compressori ottici usando reti neurali.

CusADi migliora il controllo robotico sfruttando le capacità della GPU per calcoli più rapidi.

Un nuovo approccio che utilizza modelli linguistici migliora la rilevazione dei bug nello sviluppo software.

Un nuovo metodo migliora le prestazioni dei modelli unidirezionali nei compiti di classificazione dei token.

Nuovi metodi migliorano l'accuratezza del controllo grammaticale usando modelli linguistici.

Questo studio confronta i Transformers di prima generazione con i LLM per l'analisi del sentimento.

La competizione LimitIRSTD spinge i limiti nella rilevazione efficace di piccoli obiettivi infrarossi.

Nuovi metodi migliorano la risoluzione dei problemi nella ricerca operativa usando approcci basati sui dati.

Questo articolo parla di soluzioni per etichette mancanti nella classificazione dei documenti.

Ricerca su come unire adattatori specifici per compiti per migliorare l'efficienza della riparazione automatica dei programmi.

Uno sguardo alle sfide e ai vantaggi dell'aggiunta di nuovi clienti nell'apprendimento federato.

Usare reti neurali per migliorare le decisioni in contesti basati sulle preferenze.

Una nuova misura di distanza migliora i confronti delle sequenze molecolari usando la geometria iperbolica.

Questo articolo esamina le prestazioni degli LLM in compiti di ragionamento legati ai grafi.

Nuovi metodi migliorano la comprensione di azioni, oggetti e relazioni nei modelli video-linguistici.

ARL combina metodi di apprendimento di gruppo per migliorare il processo decisionale in compiti complessi.

I ricercatori usano node2vec per analizzare relazioni biologiche complesse tra le specie.

Un nuovo metodo affronta le sfide nelle Reti Neurali Graph con dati eterofili.

REFINE-LM usa l'apprendimento per rinforzo per ridurre il bias nei modelli di linguaggio in modo efficace.

Esplorando l'impatto dell'Inferenzia Variazionale con Diffusione Denoising sui DGP.