ToMAP: Persuasores LLM con conciencia del oponente
Descubre cómo ToMAP, un modelo de 3B parámetros, supera a GPT-4o en persuasión usando Teoría de la Mente. Aumenta efectividad un 39.4%.
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GPTQ-intrinsic LoRA: mejora la cuantización de baja precisión con corrección de bajo rango. Algoritmo casi óptimo para modelos grandes.
GPTQ-intrinsic LoRA combina cuantización de baja precisión y adaptación de bajo rango para comprimir redes neuronales. Algoritmo sin entrenamiento mejora modelos como Qwen3 y DeiT.
Descubre cómo un clasificador basado en LLMs optimiza la escucha activa en triaje legal, mejorando la precisión con preguntas de seguimiento generadas por IA.
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¿Son los LLM fiables para el análisis exploratorio de datos? Este estudio revela que solo GPT-5.4 ofrece calidad y repetibilidad aceptables.
BenHalluEval: un marco innovador para detectar alucinaciones en LLMs en bengalí. Evalúa 7 modelos en 4 tareas. ¡Descubre los resultados!
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