Informática - Computação e linguagem

O THaMES oferece um esquema pra reduzir as alucinações em modelos de linguagem.

Esforços pra detectar conteúdo de áudio enganoso criado por tecnologia são essenciais.

Um método pra melhorar a compreensão de documentos usando modelos menores que foram treinados a partir de modelos maiores.

Os robôs melhoram o desempenho nas tarefas usando Geração Aumentada por Recuperação Progressiva.

Novos métodos melhoram a precisão e a eficiência da tradução para várias línguas.

A LOLA melhora a comunicação apoiando mais de 160 idiomas de forma eficiente.

Pesquisas mostram que o viés de recência melhora as previsões de tempo de leitura em modelos de linguagem.

Novos métodos buscam reduzir imprecisões em modelos de linguagem dentro de sistemas de recuperação de informações.

Um estudo sobre a eficácia de avaliadores automáticos para modelos de linguagem.

O PaperQA2 ajuda pesquisadores na busca por literatura e na detecção de erros.

Avaliando o impacto dos métodos de compressão no desempenho de modelos de linguagem.

Um novo framework melhora o desempenho do modelo ao lidar com a confiabilidade do feedback.

Pesquisadores apresentam o Blind-VaLM, melhorando modelos de linguagem com conhecimento visual de forma eficiente.

Semformer integra planejamento em modelos de linguagem, melhorando a precisão e a eficiência.

O Promptriever simplifica a busca de informações seguindo as instruções do usuário.

Essa pesquisa investiga o uso de modelos de linguagem pra programar robôs de uma forma mais simples usando linguagem natural.

Aprenda a avaliar e comparar imagens de forma eficaz.

Este estudo avalia como modelos de QA lidam com ruídos nos dados de entrada.

O método TRIM reduz os tokens de imagem em modelos de linguagem multimodal, mantendo o desempenho.

Uma visão geral das tecnologias de reconhecimento de palavras-chave e seus desafios com a língua urdu.

Essa pesquisa melhora a transferência de conhecimento entre Kinyarwanda e Kirundi usando modelos multilíngues.

Um novo método melhora a eficiência do ajuste fino de modelos de linguagem.

GenCRF melhora a reformulação de buscas pra acertar melhor a intenção do usuário.

Attention-Seeker melhora a extração de palavras-chave usando mapas de autoatenção de modelos de linguagem.

Apresentando o CREAM, uma estrutura para avaliações eficazes de resumos de reuniões sem textos de referência.

Explorando como os LLMs melhoram o raciocínio em diferentes tipos de dados.

Esse estudo avalia como os modelos de IA se alinham com a tomada de decisão humana na área da saúde.

Explorando novos métodos para melhorar previsões de séries temporais usando perda de Wasserstein.

A VERA melhora a precisão e a relevância das respostas dos modelos de linguagem.

Analisando como o ajuste fino afeta a segurança em modelos de linguagem em várias tarefas.

Uma nova abordagem pra aumentar a transparência nas respostas e tomadas de decisão da IA.

Cobweb/4L melhora como as máquinas aprendem linguagem usando uma abordagem eficiente.

Descubra como o alinhamento de preferências melhora os sistemas de texto para fala, proporcionando experiências melhores para os usuários.

Um novo método para melhorar LLMs em árabe usando conhecimento estruturado pra dar respostas melhores.

A estrutura ARTICLE melhora a qualidade dos dados em processamento de linguagem natural através da autoconsistência.

Esse artigo revela as diferenças no tratamento de candidatos masculinos e femininos em entrevistas.

A pesquisa foca em melhorar a capacidade dos modelos de linguagem de entender textos mais longos.

Melhorar modelos de linguagem pra comunicar incerteza pode aumentar a confiança dos usuários e ajudar na tomada de decisões.

YORO simplifica a geração de SQL a partir de linguagem natural, melhorando a eficiência e a precisão.

Uma framework que junta métodos extrativos e abstrativos pra fazer resumos de documentos vietnamitas melhorzinhos.