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Questo articolo esamina metodi per testare i modelli linguistici per bias.

Questo studio migliora la classificazione delle immagini dei brevetti usando tecniche avanzate di deep learning.

Un nuovo metodo migliora l'analisi di grandi set di dati nei sistemi complessi.

La maschera di aggiustamento migliora la capacità dei modelli linguistici di adattarsi a nuovi esempi.

LightPath offre un approccio scalabile ed efficiente alla rappresentazione dei percorsi nei trasporti intelligenti.

Una panoramica sui LLM, parlando delle loro applicazioni e delle principali sfide.

Un nuovo metodo migliora le prestazioni dei modelli linguistici con meno dati di addestramento.

Combinare la fisica con il machine learning aumenta l'accuratezza e l'efficienza dei modelli in vari settori.

Il modello FEML migliora le previsioni con dati limitati usando il trasferimento di conoscenze.

Nuovo metodo di deep learning migliora le previsioni delle scosse sismiche per allerta tempestiva.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza della segmentazione delle immagini nella sanità.

Scegliere i dati giusti è fondamentale per avere previsioni precise sul comportamento degli oceani.

Un nuovo modo per affrontare l'incertezza nei modelli di deep learning.

Un nuovo metodo migliora come i modelli di linguaggio valutano la loro fiducia nelle previsioni.

Un framework migliora i modelli linguistici per un riconoscimento migliore delle entità mediche.

Un nuovo approccio combina linguaggio e apprendimento auto-supervisionato per migliorare l'analisi video.

Esplorare come le reti neurali moltiplicative migliorano la modellazione polinomiale per le simulazioni ingegneristiche.

Un approccio nuovo per affrontare le vulnerabilità nei classificatori misti.

Un metodo che migliora il machine learning per l'imaging medico con meno dati.

Affrontare l'impatto dei campioni difficili e delle etichette rumorose sui modelli di machine learning.

Un nuovo approccio migliora la stima della profondità con dati di addestramento diversi.

La diversità nel design dell'IA è fondamentale per evitare bias e promuovere l'equità.

Uno sguardo all'importanza dell'affidabilità nei sistemi di ML in vari settori.

Questo articolo presenta un modello per migliorare il coinvolgimento degli utenti attraverso preferenze in evoluzione.

Questo articolo presenta un metodo per ottenere più set di caratteristiche per il modellamento predittivo.

Questo articolo parla del bias nel machine learning e dei suoi effetti sui gruppi minoritari.

Un nuovo dataset aiuta a identificare i testi modificati dall'IA nei riassunti accademici.

Gli aggiornamenti IWA migliorano le prestazioni dell'algoritmo facendo piccoli aggiustamenti in base all'importanza del compito.

PathOmics integra dati di patologia e genomica per migliorare le previsioni di sopravvivenza per il cancro al colon.

ROAD usa il machine learning per identificare anomalie nei dati dell'astronomia radio.

Un nuovo metodo migliora l'augmentazione dei dati per la classificazione delle immagini istopatologiche.

Uno sguardo a come la previsione conforme si comporta in condizioni difficili.

OMIGA migliora l'apprendimento multi-agente offline integrando strategie di apprendimento globali e locali.

Nuovi metodi offrono soluzioni a sfide complesse di ottimizzazione nel deep learning.

Una guida su come scegliere le caratteristiche chiave per migliorare le prestazioni degli IDS.

Esplorare metodi per conoscere i poliedri tramite iperpiani.

Nuovi metodi creano modelli digitali realistici per testare i dispositivi medici in modo più sicuro.

DEFTri automatizza il triage dei difetti, migliorando l'assegnazione dei problemi software e l'efficienza.

Questa ricerca migliora i metodi di stima per capire le reti complesse.

Un nuovo metodo migliora il riconoscimento dello stato degli oggetti usando grafi di conoscenza.