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Nuovi metodi migliorano il rilevamento e l'estrazione degli eventi testuali.

Recycled Attention offre una soluzione per risposte più veloci dai modelli linguistici.

Questo pezzo esamina la qualità variabile dei contenuti di Wikipedia in diverse lingue.

Un nuovo metodo migliora le difese dei modelli linguistici contro attacchi manipolativi.

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Nuovo studio mostra che i modelli di intelligenza artificiale possono aiutare a trovare errori nelle citazioni scientifiche.

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KALE combina immagini con didascalie ricche per una comprensione migliore.

Il team di BeeManc ha usato modelli avanzati per semplificare testi medici complessi al PLABA-2024.

Usare modelli più piccoli per velocizzare l'addestramento di modelli linguistici più grandi.

Le strutture ad albero migliorano l'efficienza e l'organizzazione dei modelli linguistici.

Un modo nuovo per rendere i modelli linguistici più leggeri senza perdere performance.

EVQAScore migliora l'evaluation del QA video in modo efficiente ed efficace.

Questo studio esamina come i grandi modelli linguistici possano comportarsi male e essere manipolati.

Gli scienziati mescolano dati delle serie temporali con testi per migliorare le previsioni del tempo.

Esplorare le capacità e le sfide della tecnologia Transformer nella comprensione del linguaggio.

Un nuovo approccio migliora l'efficienza dei modelli linguistici attivando esperti in modo più intelligente.

Un nuovo metodo migliora la classificazione del testo usando suggerimenti simili al codice.

I ricercatori esplorano come avere più punti di vista migliori la comprensione dell'IA sulle opinioni umane.

Scopri come il Dynamic Subset Tuning migliora l'efficienza dell'allenamento dei modelli di intelligenza artificiale.

STEP migliora le capacità di pianificazione degli agenti linguistici attraverso una memoria strutturata e gestione dei compiti.

I ricercatori affrontano il problema delle imprecisioni nei modelli linguistici.

Il SAM-Decoding migliora l'efficienza nella generazione di testi nei modelli di linguaggio.

Un nuovo metodo migliora le abilità di ragionamento nei modelli linguistici usando l'ottimizzazione delle preferenze.

Un nuovo metodo migliora la capacità delle macchine di rilevare i confini delle parole nel parlato.

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Llava mescola testo e immagini per migliorare le risposte alle domande.

HNCSE migliora la comprensione del linguaggio informatico usando campioni negativi difficili.

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Un nuovo approccio migliora il modo in cui etichettiamo i dati sequenziali.

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Una chiara suddivisione dei componenti del modello linguistico e dei loro ruoli.

AEN offre una classificazione del testo efficiente con basse richieste di elaborazione.