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ETHOS usa l'AI per prevedere i cambiamenti nella salute dei pazienti in modo efficace.

Esplorare le capacità delle reti sinusoidali nel gestire dati complessi.

Add-SD semplifica la modifica delle immagini permettendo aggiunte di oggetti realistici tramite input testuali.

Evolver migliora il rilevamento di meme offensivi usando modelli multimodali grandi.

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MoFO aiuta i grandi modelli di linguaggio a mantenere la conoscenza durante il fine-tuning senza perdere prestazioni.

Le spiegazioni dell'AI diventano più chiare con nuovi metodi per aiutare gli utenti a capire.

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Un nuovo metodo in un solo passaggio per la rilevazione precisa dei punti di riferimento della radice aortica nell'imaging medico.

Un nuovo approccio offre spiegazioni più chiare per le decisioni di classificazione delle immagini.

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Metodi per accelerare la diarizzazione degli speaker senza compromettere l'accuratezza.

La ricerca si concentra su come migliorare i dispositivi ferroelettrici per una memorizzazione efficiente e per l'IA.

Esaminare le minacce poste dagli agenti autonomi di modelli linguistici e le loro debolezze.

Nuovi metodi di allenamento migliorano i LLM per suggerimenti di prodotti online più precisi.

Un nuovo modello migliora le previsioni su dove si legano le proteine, aiutando la scoperta di farmaci.

Un tuffo profondo nelle complessità del ragionamento condizionale.

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ARCLE aiuta i ricercatori a migliorare le capacità di risoluzione dei problemi dell'IA utilizzando l'apprendimento per rinforzo.

DAAG migliora l'apprendimento dei robot usando esperienze passate e modelli avanzati.

Nuovo metodo radar per il rilevamento del tocco offre una soluzione economica per grandi schermi.

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Combinare ctDNA e deep learning migliora le previsioni per la recidiva del cancro colorettale.

Combinare l'apprendimento automatico e le metaeuristiche per trovare soluzioni migliori per il routing dei veicoli.

HyperMM migliora la diagnosi delle malattie analizzando immagini mediche incomplete senza bisogno di imputazione.

Un nuovo metodo migliora il processo di addestramento per modelli di intelligenza artificiale complessi.

SynthVLM crea dati sintetici di alta qualità per addestrare modelli di linguaggio visivo in modo efficiente.

Un nuovo framework per un apprendimento online efficiente nelle reti neurali impulsive.

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JaColBERTv2.5 migliora le prestazioni di ricerca in giapponese con meno dati.

Questo studio presenta un metodo per migliorare l'efficienza della localizzazione visiva usando i fotogrammi chiave.

Un nuovo modello migliora le previsioni delle interazioni enzima-substrato, aiutando la ricerca scientifica.

Meltemi 7B porta strumenti AI avanzati per i parlanti greci.

Un nuovo approccio per migliorare l'efficienza nell'apprendimento multi-task usando matrici a rango basso.