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Un nuovo metodo di decadimento del peso migliora la sparsa-ficazione nelle reti neurali.

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MMLU-Pro mette alla prova i modelli linguistici con domande più difficili e più opzioni di risposta.

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Uno studio ha scoperto che caratteristiche semplici spiegano in gran parte i punteggi cerebrali dei LLM.

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Un nuovo metodo migliora l'auto-addestramento per gli agenti linguistici usando modelli di riflessione.

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Zipper combina in modo efficace diversi tipi di dati per modelli di intelligenza artificiale più intelligenti.

Lo strumento SLANT controlla come il logo influisce sull'accuratezza e il bias del modello.

Un nuovo approccio multi-server migliora l'efficienza e la velocità dell'apprendimento federato.

Nuovo approccio migliora la privacy del machine learning e la resilienza contro gli attacchi.

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Un nuovo metodo migliora l'apprendimento degli agenti negli ambienti di apprendimento per rinforzo.

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I set fuzzy offrono una nuova prospettiva sulle aree grigie della vita.

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Nuovi metodi rivelano la resilienza nei circuiti delle reti neurali contro la manipolazione.

DART migliora la presa di decisioni degli agenti di machine learning nei giochi.