Articoli più recenti per Modelli Computazionali

Graph Mamba Networks offrono un nuovo approccio per un'analisi dei grafi efficiente.

Una panoramica sui comportamenti imprevedibili nei sistemi quantistici interagenti.

Studio di come gli agenti raggiungono un accordo con comunicazione limitata.

Questo studio valuta modelli per seguire i cambiamenti nel significato delle parole tra le lingue.

Esaminare come l'informazione cambia e si diffonde nei vetri di spin quantistici utilizzando modelli chiave.

Presentiamo un metodo per velocizzare i modelli linguistici migliorando l'efficienza delle risorse.

FUTE offre un nuovo approccio agli embeddings delle attività attraverso diversi modelli.

Un metodo per connettere le reti neurali con il ragionamento simbolico per migliori performance.

Un nuovo framework migliora il pre-addestramento dei grafi selezionando e pesando i compiti in modo efficace.

Scopri come i CRN di Step simulano circuiti complessi usando regole semplici.

Uno sguardo sul comportamento dei sistemi quantistici interagenti e le loro applicazioni.

Un nuovo metodo migliora la generazione di molecole simili a farmaci con isomerismo ottico.

Le forme molecolari influenzano il design dei farmaci e le interazioni.

Esplorando l'incrocio tra teoria delle categorie e framework di deep learning.

Un nuovo metodo migliora le capacità di apprendimento delle reti neurali ricorrenti.

Uno sguardo ai vari tipi di interneuroni corticali e ai loro ruoli.

Una panoramica sui pretoposi Heyting presentati finite e sul loro significato nella logica.

Esaminando le complessità della soddisfacibilità PCTL nella scienza informatica.

La ricerca migliora l'efficienza e la precisione nelle decisioni delle reti neurali spiking.

Nuove strategie migliorano il ragionamento in framework di argomenti complessi per applicazioni di IA.

Un nuovo modello migliora le simulazioni nella dinamica dei fluidi, beneficiando diverse industrie.

Questo studio esplora il pseudointreccio e la sua dinamica usando circuiti a automa.

Questo studio mostra come gli sCRN imitano altri modelli computazionali.

Uno sguardo alle logiche di AAqvist e alle piccole costruzioni di modelli.

Uno studio rivela l'impatto del freno magnetico sul gas nella formazione delle stelle.

Uno sguardo alla composizionalità e alla generalizzazione nei modelli linguistici di machine learning.

Lo studio mette in evidenza l'importanza dei parametri temporali nella performance delle reti neurali.

Una nuova architettura migliora il riconoscimento vocale delle macchine usando reti neurali a impulsi.

BiSHop migliora il deep learning per i dati tabulari con tecniche innovative.

Un emulatore di rete neurale migliora lo studio dei dati di clustering delle galassie.

Presentiamo un nuovo metodo per un allenamento efficiente delle reti neurali strutturate.

Una panoramica del Calcolo Macchine Relazionale e delle sue caratteristiche principali.

Un nuovo modello migliora la generazione di grafi con metodi a stato discreto e tempo continuo.

Uno studio sui punti di forza e di debolezza di due modelli di elaborazione grafica.

AdpQ offre un modo nuovo per migliorare l'efficienza degli LLM senza dati extra.

La ricerca mostra come i ferrimagneti sintetici possano influenzare l'elettronica grazie a nuove proprietà magnetiche.

Un nuovo modello migliora le intuizioni su come i neuroni funzionano e interagiscono nel tempo.

I modelli di stato offrono un'elaborazione efficiente nei compiti di linguaggio naturale, mettendo in discussione i tradizionali trasformatori.

Esplorare come i transformer affrontano in modo efficace vari compiti di ragionamento sui grafi.

Un nuovo modello semplifica la creazione di immagini e video con l'AI, con una velocità e qualità migliorate.