Esaminando l'impatto della miscalibrazione sulla resilienza dei modelli NLP agli attacchi avversari.
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Scienza all'avanguardia spiegata semplicemente
Esaminando l'impatto della miscalibrazione sulla resilienza dei modelli NLP agli attacchi avversari.
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Un nuovo metodo migliora la robustezza dei test dei modelli linguistici dando priorità alla novità.
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Esaminando l'addestramento avversariale per modelli di machine learning più forti contro gli attacchi.
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I modelli di linguaggio grandi hanno problemi a estrarre con precisione le relazioni tra le entità.
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Questo articolo mette in evidenza le sfide legate all'accuratezza del conteggio nei modelli di intelligenza artificiale.
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NPHardEval4V valuta le capacità di ragionamento dei modelli di linguaggio multimodali di grande dimensione.
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Un nuovo set di dati per valutare le abilità di pianificazione dei modelli linguistici in compiti della vita reale.
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Introducendo l'ipervolume avversariale per valutare meglio le prestazioni dei modelli di deep learning.
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Questo lavoro analizza le prestazioni dei trasformatori semplificati nei compiti di previsione.
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Un nuovo benchmark valuta l'apprendimento continuo nei modelli di linguaggio multimodali.
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Uno sguardo a PAC-Bayes e al suo impatto sulle prestazioni del modello.
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AVIBench testa LVLM per assicurarsi che resistano a istruzioni visive avversarie.
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Questo articolo esamina i punti di forza e di debolezza del modello VMamba.
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Uno studio che mette a confronto le spiegazioni dei modelli multilingue e monolingue e la loro fedeltà.
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Un nuovo metodo per valutare la novità nei risultati dell'AI generativa.
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Esplora diversi modelli usati per la classificazione dei dati e la stima dell'incertezza.
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Un nuovo dataset punta a migliorare i modelli di rilevamento dell'odio per la lingua tedesca.
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Questo documento esamina come i dati influenzano la valutazione dei modelli NLP.
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IsoBench valuta come i modelli gestiscono testo e immagini per identificare i punti di forza.
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Scopri cosa sono gli attacchi avversariali e come influenzano i modelli di apprendimento automatico.
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Uno studio che confronta le prestazioni di sicurezza dei modelli linguistici più popolari.
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Un framework per valutare come i dati di addestramento influenzano il comportamento dei modelli di intelligenza artificiale.
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Un nuovo benchmark valuta la comprensione dei modelli linguistici riguardo ai significati delle parole e alle loro relazioni.
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Un metodo per verificare l'affidabilità del modello senza etichette vere.
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Uno studio che confronta i metodi di Attribuzione per Istanza e Neurone nei modelli di linguaggio.
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Esplorare come il transfer learning influisce sull'efficacia dei modelli in diversi contesti di dati.
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Ehi, ti presento il metodo FB per una valutazione migliore dei modelli in cosmologia.
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Uno studio rivela problemi di eccessiva fiducia nei modelli di linguaggio e visione dell'IA.
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Questo articolo parla di early stopping per migliorare l'efficienza nella selezione dei modelli nel machine learning.
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Esplorare i vantaggi e le sfide degli embedding variabili condivisi nel machine learning.
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Nuove tecniche migliorano l'affidabilità e la semplicità nei modelli di programmazione genetica.
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Presentiamo AnyLoss, che trasforma le metriche in funzioni di perdita per un miglior addestramento del modello.
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Questo articolo parla di nuovi metodi per spiegare le decisioni dell'IA nella rilevazione degli oggetti.
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Uno sguardo a come gli esempi avversari sfidano i modelli di intelligenza artificiale.
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Impara i metodi chiave per scegliere i parametri di tuning nell'analisi dei dati per previsioni migliori.
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Un nuovo benchmark per valutare gli LLM nelle attività di cybersecurity.
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Questo documento propone nuovi metodi per valutare la frammentazione delle informazioni nel machine learning.
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Questo documento presenta un approccio per creare classificatori AI facili da capire.
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Questo studio esamina quanto bene i modelli pre-addestrati raggruppano dati non visti.
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Introduzione di nuovi metodi per migliorare i processi di dimenticanza nei modelli di apprendimento contrastivo.
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