AfriSUD: Treebanks para evaluar modelos en lenguas africanas
Descubre AfriSUD, la primera colección de treebanks sintácticos para 9 lenguas africanas. Evalúa modelos NLP y descubre la brecha sintáctica.
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La inferencia causal potenciada por predicción (PPCI) con DML y regresión Riesz semi-supervisada logra estimaciones más eficientes que los métodos clásicos.
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TREAD usa VLMs para reetiquetar datos robóticos y mejorar robustez en tareas nuevas. Aumenta la generalización de tu robot.
CAAL usa bandidos contextuales para seleccionar dinámicamente estrategias de aprendizaje activo basadas en contexto externo.
Hipótesis de Influencia Reflejada: estima influencia de datos en modelos de IA usando pases hacia adelante. Ideal para atribución, detección de fugas y más.
Descubre cómo el pseudolabeling con datos parcialmente etiquetados mejora la segmentación de lesiones cerebrales en FLAIR MRI. Un estudio con más de 2000 volúmenes.
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Fase 2: 5 errores al implementar enrutamiento con embeddings - lecciones sobre precisión, categorías y datos sintéticos.
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