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Il framework ICER testa le misure di sicurezza nei modelli da testo a immagine in modo efficace.

Uno studio rivela problemi di accuratezza nei testi lunghi generati dall'AI.

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Uno sguardo all'adattamento del dominio, alla privacy e all'apprendimento federato nella scienza dei dati.

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Nuove metriche migliorano la comprensione degli Sparse Autoencoders nelle reti neurali.

Un nuovo metodo migliora la valutazione dei modelli generativi con dati etichettati limitati.

Knowledge-CLIP migliora l'allineamento tra immagini e testo attraverso strategie di apprendimento avanzate.

PANGAEA valuta modelli fondazionali geospaziali con dataset e compiti diversi.

DART-Eval valuta i modelli di DNA per capire meglio la regolazione genica.

Rivoluzionare il modo in cui valutiamo le prestazioni dei modelli di intelligenza artificiale con flessibilità e giustizia.

I ricercatori svelano difetti nei modelli NLI usando tecniche avversariali.

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