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I ricercatori usano l'AI per studiare la formazione delle prime stelle nell'universo.

La funzione di attivazione HeLU risolve le limitazioni della ReLU per i modelli di deep learning.

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Questo modello offre un nuovo modo per analizzare dati complessi con più categorie.

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Rivoluzionare l'addestramento dei robot con un occhio alle istruzioni basate sul linguaggio.

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SoftLM rende i modelli linguistici più piccoli e veloci per l'uso quotidiano.

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Una nuova tecnica per accelerare i Diffusion Transformers senza perdere qualità.

TESGNN migliora la comprensione delle scene da parte delle macchine attraverso l'elaborazione dei dati temporali e spaziali.

Esplorare la sparsità dell'attivazione per migliorare l'efficienza dei modelli linguistici.

Questo nuovo metodo semplifica il modo in cui i computer apprendono da testi, immagini, suoni e video.

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I sistemi di intelligenza artificiale affrontano nuovi rischi da attacchi solo su edge che ingannano le previsioni.

FitDiT migliora lo shopping online con vestibilità e texture realistiche.

PG-ECAP crea pezzi dall'aspetto naturale per confondere efficacemente i sistemi di riconoscimento dei computer.

VeriGraph migliora l'efficienza della pulizia dei robot grazie alla tecnologia avanzata dei grafi di scena.

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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Scopri l'impatto dell'IA sulle tecnologie di comunicazione moderne.

Un nuovo strumento che garantisce interazioni sicure tra umani e intelligenza artificiale.

Gli Autoencoder Sparsi a Gradiente migliorano l'influenza delle caratteristiche per una migliore comprensione del modello.

Introducendo metodi per imparare meglio da etichette di dati poco chiare nel machine learning.

Nuovi metodi migliorano i GNN usando identificatori unici per una migliore distinzione dei grafi.

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Uno sguardo a come i BMP migliorano il movimento dei robot per vari compiti.

Usare metodi basati sulla fisica per migliorare l'accuratezza dell'imaging polarimetrico.

NeKo migliora la comunicazione tra macchine sistemando errori di linguaggio, traduzioni e testi.

Uno sguardo chiaro su come funzionano le auto a guida autonoma e garantiscono la sicurezza.

Un nuovo modo di interpretare le decisioni dell'IA riempiendo i vuoti delle immagini.

Ridurre i modelli linguistici grandi per migliorare le prestazioni e l'uso delle risorse.

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Esplorando come la dimensione del modello influisce sulle prestazioni nella rilevazione OOD.

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