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Uno studio su come ottimizzare gli agenti RL attraverso una selezione accurata delle istanze di addestramento.

Scopri come l'approssimazione a basso rango semplifica le grandi matrici e migliora i calcoli.

Esaminando i problemi con i modelli linguistici grandi nel prevedere elementi mancanti in una lista.

Questa ricerca migliora l'efficienza della traduzione automatica simultanea usando componenti modulari adattabili.

Nuovi metodi basati sul linguaggio migliorano l'apprendimento dei robot per più compiti.

La ricerca rivela somiglianze nelle rappresentazioni interne dei modelli di immagine.

Questo articolo parla di come i metodi bayesiani migliorano la fiducia nelle previsioni delle reti neurali.

Un nuovo benchmark fa luce sulle allucinazioni nei modelli di linguaggio visivi.

Un nuovo modello migliora la previsione delle traiettorie per le auto a guida autonoma in condizioni diverse.

Un metodo per ottimizzare la raccolta dei dati dei pazienti per migliori risultati di salute.

CycleMix migliora i modelli di intelligenza artificiale mescolando stili delle immagini per prestazioni migliori.

Un nuovo modulo migliora la navigazione dei robot stimando l'incertezza nella segmentazione delle immagini.

Questo articolo esplora come i robot percepiscono e interagiscono con il loro ambiente.

Un nuovo modello identifica efficacemente la paternità analizzando gli stili di scrittura.

LIAR offre un modo nuovo per potare i modelli senza doverli riaddestrare, migliorando l'efficienza e le prestazioni.

DACCA migliora il riconoscimento delle corsie attraverso un migliore apprendimento delle caratteristiche e un'aggregazione del contesto.

Questo articolo esamina l'impatto di RVV sulle prestazioni dell'algoritmo ANN per un'elaborazione dei dati più veloce.

Capire l'importanza di esaminare le spiegazioni del machine learning per la fiducia.

Un nuovo metodo migliora l'inferenza della verità nel crowdsourcing concentrandosi sul comportamento dei lavoratori.

Un nuovo strumento per valutare i LLM nelle attività di process mining.

Un nuovo modello sfrutta il deep learning per migliori performance nell'analisi dei dati tabulari.

Nuovi metodi migliorano l'analisi della variazione genetica usando sequenze ad albero e machine learning.

Presentiamo SPLITZ, un metodo per migliorare la stabilità dei modelli di intelligenza artificiale contro esempi avversariali.

RAG combina il recupero di dati e la generazione di testo per migliorare le performance del modello di linguaggio.

Nuovi metodi migliorano la capacità dei robot di gestire oggetti sconosciuti.

Questo studio esplora le reti neurali generative per migliorare le simulazioni della fisica delle particelle.

Presentiamo PG-Rainbow, un nuovo algoritmo che migliora il processo decisionale nell'IA.

Uno studio sviluppa un modello per identificare meglio le caratteristiche galattiche deboli nelle immagini.

Nuovo metodo migliora l'interazione delle macchine con i grafici per rispondere alle domande in modo preciso.

Un metodo di apprendimento automatico prevede la stabilità del flusso di fluidi per migliori progetti e processi.

Questo articolo parla di un metodo per prevedere meglio l'incertezza dei dati delle serie temporali.

Un nuovo modello migliora le previsioni per i percorsi delle biomolecole usando il machine learning.

Esaminando l'aumento del riconoscimento delle azioni few-shot nell'analisi video.

Questo documento esamina gli attacchi backdoor e le loro implicazioni sulla sicurezza nell'apprendimento automatico.

Nuovi metodi per ottimizzare le scelte attraverso il feedback sulle preferenze in ambienti complessi.

Un nuovo metodo migliora l'efficacia e l'interpretabilità del prompt tuning.

FedDM migliora l'apprendimento federato per i modelli di diffusione, garantendo la privacy dei dati.

ProPEC migliora le previsioni delle mutazioni delle proteine virali usando modelli di deep learning.

MetaAug riduce l'overfitting nel PTQ tramite innovative trasformazioni dei dati.

Un nuovo modo di capire le origini dei lampi gamma usando il machine learning.