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GEO-Bench punta a far progredire i modelli di base nei compiti di monitoraggio della Terra.

Un nuovo approccio per gestire dati incompleti e rumorosi nella ricerca.

Valutare l'inferenza del linguaggio naturale per affrontare l'odio in più lingue.

Esplorando l'intersezione tra i progressi nel calcolo quantistico e l'apprendimento automatico.

Tecniche per migliorare l'accuratezza delle foreste casuali tramite regolarizzazione post-hoc.

L'apprendimento quantistico unisce la meccanica quantistica e il machine learning per ridisegnare i sistemi informatici.

Esaminando come le reti leggermente sovra-parametrizzate migliorano i risultati dell'addestramento.

Le reti neurali offrono nuovi modi per risolvere complesse equazioni di Poisson in alte dimensioni.

Un nuovo sistema migliora la comprensione e la fiducia nei modelli di IA grazie a spiegazioni migliori.

Un nuovo framework migliora la previsione del CTR affrontando il bias di selezione dei campioni.

Uno sguardo a come gli spazi di Barron migliorano le prestazioni delle reti neurali in alte dimensioni.

GShot genera grafici di alta qualità da dati di addestramento limitati usando tecniche di meta-apprendimento.

Un nuovo modo per combattere il dimenticare catastrofico nei modelli di apprendimento continuo.

G-CAME migliora la comprensione delle previsioni dei modelli di rilevamento degli oggetti attraverso mappe di salienza chiare.

Uno sguardo a ColdNAS e il suo impatto sulle sfide degli utenti al cold-start.

Scopri come l'apprendimento in contesto trasforma le capacità dei modelli linguistici.

Un dataset di 86 milioni di molecole aiuta la ricerca nella scoperta di farmaci e nella scienza dei materiali.

AGRA migliora l'addestramento dei modelli affrontando dinamicamente le etichette rumorose durante il processo di apprendimento.

ScoreCL migliora l'apprendimento del modello tramite il matching adattivo dei punteggi nell'apprendimento contrastivo.

DASH offre un approccio veloce e preciso per assegnare cariche parziali nelle molecole.

Una panoramica di come i masked autoencoders migliorano la comprensione delle immagini attraverso l'apprendimento auto-supervisionato.

Esplorando come il campionamento influenzi i risultati futuri in modelli di urne complessi.

Sparse Linear Centroid-Encoder semplifica la selezione delle caratteristiche per grandi set di dati.

Migliorare la gestione delle richieste rare nei assistenti vocali attraverso l'augmented data.

Un nuovo metodo migliora la valutazione per i modelli di completamento del Knowledge Graph.

Un nuovo metodo migliora le performance del machine learning usando grafi di conoscenza in scenari con dati limitati.

Nuovi metodi migliorano le difese contro gli attacchi avversariali nei sistemi di deep learning.

Scopri come il tuning delle istruzioni migliora le prestazioni del modello linguistico in vari compiti.

ScienceBenchmark offre un nuovo punto di riferimento per database scientifici complessi.

Uno sguardo a come i modelli DETR stanno cambiando il riconoscimento degli oggetti.

Questo articolo presenta un design modulare per migliorare l'efficienza e l'adattabilità dei modelli linguistici.

Nuovo metodo migliora il riconoscimento degli oggetti negli spazi 3D sfruttando modelli 2D esistenti.

Presentiamo SLCE, un metodo supervisionato per una visualizzazione dei dati più chiara.

Un nuovo metodo mira a colpire il bias di genere nei modelli linguistici riducendo al minimo l'uso di dati.

Nuovi metodi migliorano la velocità delle scansioni MRI e la qualità delle immagini usando maschere di undersampling personalizzate.

Un nuovo metodo migliora l'efficienza dell'apprendimento online per le reti neurali usando approssimazioni a bassa rango.

La ricerca mostra come le GNN possano adattarsi a diverse dimensioni di grafo.

RD-Suite mira a standardizzare la valutazione dei metodi di distillazione del ranking per una migliore comparazione.

Capire i modelli che combinano vari tipi di dati per una generazione di output migliore.

Un metodo per migliorare i modelli più piccoli per avere maggiore affidabilità e prestazioni.