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Aprimorando a farmacovigilância com saídas confiáveis de modelos de linguagem.

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Uma nova estrutura tem como objetivo detectar e corrigir erros nos resultados de LVLM.

Esse estudo analisa como os LLMs avaliam seu próprio conhecimento e o risco de erros.

Uma ferramenta pra identificar respostas enganosas de grandes modelos de linguagem.

TongGu simplifica a compreensão do Chinês Clássico com técnicas especializadas.

Um novo método gera dados sintéticos pra melhorar a detecção de resultados falsos.

Esse estudo avalia como os modelos grandes lidam com vários objetos em imagens.

A pesquisa foca em melhorar a precisão e a confiabilidade dos modelos de linguagem.

GenSco melhora os sistemas de QA ao aumentar a precisão e a coerência nas respostas de múltiplas etapas.

Um novo método pra avaliar a precisão nas saídas de modelos de linguagem.

Uma visão geral do progresso em NLG, desafios e direções futuras de pesquisa.

Este artigo estuda como o treinamento influencia as previsões dos grandes modelos de linguagem.

Um modelo baseado em críticas melhora a precisão na identificação de imprecisões em textos gerados por IA.

Pesquisas destacam métodos para detectar informações falsas em IA automotiva.

Um novo marco traz à tona a alucinação em modelos de linguagem visual.

A IA generativa tá melhorando como os profissionais de dados escrevem consultas SQL.

Um novo conjunto de dados melhora a precisão da detecção de veracidade de eventos em textos.

Apresentando o DOPRA, uma forma econômica de melhorar a precisão do MLLM.

Esse artigo avalia a eficácia dos agentes da web em gerenciar tarefas online complexas.

O HaloQuest resolve problemas de alucinação em modelos de visão-linguagem com um novo conjunto de dados.

pRAGe ajuda a simplificar termos médicos pra que os pacientes entendam melhor.

Esse artigo fala sobre os desafios de detectar alucinações na tradução automática em várias línguas.

Este artigo apresenta um método pra melhorar a compreensão de contexto em modelos de linguagem.

Um novo parâmetro avalia LLMs para precisão factual.

Avaliando grandes modelos de linguagem para melhorar a segurança nas estradas em carros autônomos.

Dois métodos melhoram a forma como os modelos analisam imagens médicas pra um diagnóstico melhor.

Uma nova estrutura pretende reduzir alucinações em LVLMs através de recuperação ativa.

Um framework pra reduzir saídas falsas em modelos de linguagem-visão em várias línguas.

Uma nova estrutura melhora a avaliação de sistemas RAG em domínios especializados.

Explorando o papel dos tutores de IA em melhorar a educação em robótica com técnicas avançadas.

Um estudo sobre os desafios e soluções para alucinações em MLLMs.

Novo método melhora a precisão em modelos de visão-linguagem, reduzindo conteúdo enganoso.

Um novo método melhora a precisão em modelos de IA avançados, lidando com alucinações.

Explorando LLMs pra identificar anomalias em dados de séries temporais.

Um novo método melhora a precisão da geração de relatórios financeiros usando modelos de linguagem.

Estudo revela métodos eficazes para identificar alucinações em grandes modelos de linguagem-visual.

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Um estudo sobre alucinações em modelos de linguagem e suas implicações no treinamento.

Novas ferramentas melhoram o treinamento cirúrgico usando dados de vídeo e texto.