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Un metodo per ottimizzare la raccolta dei dati dei pazienti per migliori risultati di salute.

CycleMix migliora i modelli di intelligenza artificiale mescolando stili delle immagini per prestazioni migliori.

LIAR offre un modo nuovo per potare i modelli senza doverli riaddestrare, migliorando l'efficienza e le prestazioni.

Un nuovo metodo migliora l'inferenza della verità nel crowdsourcing concentrandosi sul comportamento dei lavoratori.

Un nuovo strumento per valutare i LLM nelle attività di process mining.

Un nuovo modello sfrutta il deep learning per migliori performance nell'analisi dei dati tabulari.

Una nuova architettura per supportare la qualità e l'integrazione dei dati marini.

RAG combina il recupero di dati e la generazione di testo per migliorare le performance del modello di linguaggio.

Un nuovo modello migliora la connessione tra volti e voci, soprattutto in ambienti rumorosi.

Questo articolo parla di un metodo per prevedere meglio l'incertezza dei dati delle serie temporali.

MetaAug riduce l'overfitting nel PTQ tramite innovative trasformazioni dei dati.

Uno sguardo a come le reti neurali combinano le caratteristiche per rappresentare relazioni complesse.

Un nuovo metodo che migliora le prestazioni degli LLM riducendo l'uso di risorse.

Un nuovo approccio per comprendere le reti neurali attraverso trasformatori semi-sintetici.

ChatQA 2 migliora le prestazioni nella gestione di testi lunghi e compiti di recupero.

Un nuovo metodo migliora i dati sintetici per l'analisi dei campioni tissutali.

Una nuova teoria rivela informazioni sul apprendimento continuo e sull'oblio nell'IA.

Un dataset solido per addestrare sistemi AI avanzati basati su chat.

Nuovo dataset aiuta l'IA a migliorare la cura dei pazienti in emergenza e la decisione.

Esplorare il ruolo delle reti tensoriali nel migliorare il machine learning quantistico.

Un nuovo metodo migliora la distillazione dei dataset, aumentando l'efficienza dell'addestramento del modello.

Uno studio su come migliorare i metodi TTA per le variazioni dei dati nel mondo reale.

Esplorare come le DNN recuperano le funzioni in contesti sovraparametrizzati.

Un nuovo set di dati e modello migliorano la comunicazione in lingua dei segni.

Scopri come l'inversione delle caratteristiche e l'entropia massima aiutano a recuperare i dati originali.

Nuovi metodi riducono i costi di comunicazione per calcoli di data science più veloci.

Un nuovo metodo migliora l'apprendimento di nuove classi mantenendo le vecchie conoscenze.

Uno studio sull'efficacia di diversi modelli DLWP nelle previsioni meteo.

Presentiamo MC-PanDA per una migliore segmentazione panottica in ambienti difficili.

Esaminando l'impatto delle dimensioni del modello sulle prestazioni nella generazione di testo dai dati.

Modelli più piccoli, adattati a settori specifici, come la medicina, mostrano un grande potenziale.

Un nuovo metodo migliora la comprensione dei video separando le caratteristiche dinamiche da quelle statiche.

Presentiamo 360VFI per una qualità e un'esperienza video a 360 gradi migliorate.

Combinare TTS e dati reali migliora notevolmente i sistemi di riconoscimento vocale.

Scopri come l'uscita anticipata migliora l'efficienza nei modelli di elaborazione del linguaggio naturale.

Nuovi modelli forniscono un'analisi dei sistemi complessi concentrandosi sui singoli componenti.

Uno sguardo ai limiti di errore e ai metodi di compressione affidabili nella ricerca scientifica.

AsyCo migliora l'accuratezza dell'apprendimento con etichette incomplete usando un approccio a doppia attività.