Introduzione al Machine Learning
Come MBTL rende resilienti nel reinforcement learning
Robotica avanzata MIT: adattamento rapido e flessibilità con l'HPT
MathGAP: Valutazione dei modelli linguistici su problemi matematici complessi
CMs: Una nuova frontiera nella generazione di immagini AI
Controllable Safety Alignment (CoSA): Un nuovo approccio alle norme di sicurezza AI
nGPT: Un nuovo passo nell'evoluzione dei transformer
ALOHA 2 e l'evoluzione dell'automazione robotica ad alta destrezza per compiti complessi
Scaling LLM: Ottimizzare il calcolo durante la fase di test può risultare più efficace rispetto all'incremento dei parametri del modello
Come MoMa di Meta innova il pre-addestramento nei modelli linguistici multimodali
ChatLogic potenzia il ragionamento complesso nei LLM
Come COCOM migliora e perfeziona la gestione del contesto nei LLM
Grazie alla Trascendenza AI, piattaforme come ChatGPT, Gemini o Claude possono superare le capacità degli esperti umani?
Come migliorare le risposte di ChatGPT, Gemini o Claude tramite le tecniche RAG (Retrieval Augmented Generation)
Il ruolo dei k-sparse autoencoders in GPT-4: Verso un'intelligenza artificiale più interpretabile
Kolmogorov–Arnold Networks (KAN): Nuove frontiere nell'apprendimento automatico per la scienza e l'industria
Carenza e scarsa qualità dei dati per addestramento dell'intelligenza artificiale
Come ragionano gli LLM come ChatGPT e Gemini
PlanGPT: Innovare la pianificazione urbana cinese con l'AI generativa
I modelli Mamba e il futuro dell'AI spiegabile