Articoli di Ricerca IA Giornalieri

Articoli di ricerca IA selezionati quotidianamente con traduzioni

UCFE: Un benchmark di competenze finanziarie centrato sull'utente per modelli linguistici di grandi dimensioni
UCFE: A User-Centric Financial Expertise Benchmark for Large Language Models

Yuzhe Yang, Yifei Zhang, Yan Hu, Yilin Guo, Ruoli Gan, Yueru He, Mingcong Lei, Xiao Zhang, Haining Wang, Qianqian Xie, Jimin Huang, Honghai Yu, Benyou Wang•Oct 17, 2024•612

Agenti Web con modelli del mondo: Apprendimento e sfruttamento della dinamica dell'ambiente nella navigazione Web
Web Agents with World Models: Learning and Leveraging Environment Dynamics in Web Navigation

Hyungjoo Chae, Namyoung Kim, Kai Tzu-iunn Ong, Minju Gwak, Gwanwoo Song, Jihoon Kim, Sunghwan Kim, Dongha Lee, Jinyoung Yeo•Oct 17, 2024•442

NaturalBench: Valutazione dei Modelli Visione-Linguaggio su Campioni Avversari Naturali
NaturalBench: Evaluating Vision-Language Models on Natural Adversarial Samples

Baiqi Li, Zhiqiu Lin, Wenxuan Peng, Jean de Dieu Nyandwi, Daniel Jiang, Zixian Ma, Simran Khanuja, Ranjay Krishna, Graham Neubig, Deva Ramanan•Oct 18, 2024•404

MagicTailor: Personalizzazione Controllabile dei Componenti in Modelli di Diffusione Testo-Immagine
MagicTailor: Component-Controllable Personalization in Text-to-Image Diffusion Models

Donghao Zhou, Jiancheng Huang, Jinbin Bai, Jiaze Wang, Hao Chen, Guangyong Chen, Xiaowei Hu, Pheng-Ann Heng•Oct 17, 2024•387

SeerAttention: Apprendimento dell'Attenzione Sparso Intrinseca nei Tuoi LLMs
SeerAttention: Learning Intrinsic Sparse Attention in Your LLMs

Yizhao Gao, Zhichen Zeng, Dayou Du, Shijie Cao, Hayden Kwok-Hay So, Ting Cao, Fan Yang, Mao Yang•Oct 17, 2024•302

FiTv2: Vision Transformer Flessibile e Migliorato per la Diffusione Scalabile
FiTv2: Scalable and Improved Flexible Vision Transformer for Diffusion Model

ZiDong Wang, Zeyu Lu, Di Huang, Cai Zhou, Wanli Ouyang, and Lei Bai•Oct 17, 2024•243

DPLM-2: Un Modello Linguistico Proteico a Diffusione Multimodale
DPLM-2: A Multimodal Diffusion Protein Language Model

Xinyou Wang, Zaixiang Zheng, Fei Ye, Dongyu Xue, Shujian Huang, Quanquan Gu•Oct 17, 2024•223

Mini-Omni2: Verso un GPT-4o open-source con capacità di visione, speech e duplex
Mini-Omni2: Towards Open-source GPT-4o with Vision, Speech and Duplex Capabilities

Zhifei Xie, Changqiao Wu•Oct 15, 2024•222

HART: Generazione Visiva Efficiente con un Trasformatore Ibrido Autoregressivo
HART: Efficient Visual Generation with Hybrid Autoregressive Transformer

Haotian Tang, Yecheng Wu, Shang Yang, Enze Xie, Junsong Chen, Junyu Chen, Zhuoyang Zhang, Han Cai, Yao Lu, Song Han•Oct 14, 2024•182

Curriculum di Diffusione: Apprendimento del Curriculum Generativo da Sintetico a Reale tramite Diffusione Guidata dall'Immagine
Diffusion Curriculum: Synthetic-to-Real Generative Curriculum Learning via Image-Guided Diffusion

Yijun Liang, Shweta Bhardwaj, Tianyi Zhou•Oct 17, 2024•173

I rilevatori di intelligenza artificiale sono sufficientemente buoni? Un'indagine sulla qualità dei set di dati con testi generati da macchine.
Are AI Detectors Good Enough? A Survey on Quality of Datasets With Machine-Generated Texts

German Gritsai, Anastasia Voznyuk, Andrey Grabovoy, Yury Chekhovich•Oct 18, 2024•125

DAWN: Avatar di Frame Dinamico con Framework di Diffusione Non-autoregressiva per la Generazione di Video di Talking Head
DAWN: Dynamic Frame Avatar with Non-autoregressive Diffusion Framework for Talking Head Video Generation

Hanbo Cheng, Limin Lin, Chenyu Liu, Pengcheng Xia, Pengfei Hu, Jiefeng Ma, Jun Du, Jia Pan•Oct 17, 2024•122

BiGR: Sfruttare Codici Latenti Binari per la Generazione di Immagini e Migliorate Capacità di Rappresentazione Visiva
BiGR: Harnessing Binary Latent Codes for Image Generation and Improved Visual Representation Capabilities

Shaozhe Hao, Xuantong Liu, Xianbiao Qi, Shihao Zhao, Bojia Zi, Rong Xiao, Kai Han, Kwan-Yee K. Wong•Oct 18, 2024•82

Guardando all'interno: i modelli linguistici possono apprendere su se stessi tramite l'introspezione.
Looking Inward: Language Models Can Learn About Themselves by Introspection

Felix J Binder, James Chua, Tomek Korbak, Henry Sleight, John Hughes, Robert Long, Ethan Perez, Miles Turpin, Owain Evans•Oct 17, 2024•811

SHAKTI: Un modello linguistico di piccole dimensioni con 2,5 miliardi di parametri ottimizzato per l'AI su dispositivi edge e ambienti a bassa risorsa.
SHAKTI: A 2.5 Billion Parameter Small Language Model Optimized for Edge AI and Low-Resource Environments

Syed Abdul Gaffar Shakhadri, Kruthika KR, Rakshit Aralimatti•Oct 15, 2024•83

Come influenzano i metodi di addestramento l'utilizzo dei modelli di visione?
How Do Training Methods Influence the Utilization of Vision Models?

Paul Gavrikov, Shashank Agnihotri, Margret Keuper, Janis Keuper•Oct 18, 2024•52

Il contesto è fondamentale (NMF): Modellazione della dinamica delle informazioni tematiche nei media della diaspora cinese.
Context is Key(NMF): Modelling Topical Information Dynamics in Chinese Diaspora Media

Ross Deans Kristensen-McLachlan, Rebecca M. M. Hicke, Márton Kardos, Mette Thunø•Oct 16, 2024•53

Una comune insidia dell'allineamento dei modelli linguistici basati sul margine: Intreccio del Gradiente
A Common Pitfall of Margin-based Language Model Alignment: Gradient Entanglement

Hui Yuan, Yifan Zeng, Yue Wu, Huazheng Wang, Mengdi Wang, Liu Leqi•Oct 17, 2024•42

Insegnare ai modelli a bilanciare la resistenza e l'accettazione della persuasione.
Teaching Models to Balance Resisting and Accepting Persuasion

Elias Stengel-Eskin, Peter Hase, Mohit Bansal•Oct 18, 2024•32

Montessori-Instruct: Generare Dati di Addestramento Influenti Personalizzati per l'Apprendimento degli Studenti
Montessori-Instruct: Generate Influential Training Data Tailored for Student Learning

Xiaochuan Li, Zichun Yu, Chenyan Xiong•Oct 18, 2024•32