Oigo, luego confío: Una investigación sociotécnica de los humanos como detectores de habla sintética
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#percepción
El Punto, la Visión y el Texto: ¿Mejora la Nube de Puntos el Razonamiento Espacial de los Grandes Modelos de Lenguaje? Un Estudio Controlado por Sesgos
Estudio controlado que analiza si la nube de puntos mejora el razonamiento espacial de los LLMs. Resultados y conclusiones clave.
Recorrido por etapas de distorsión-percepción en problemas inversos de cero disparos con modelos de difusión
Analiza las etapas de distorsión-percepción en problemas inversos zero-shot con modelos de difusión. Una guía clara y optimizada para entender este enfoque innovador.
Moverse rápido es un superpoder, hasta que deja de serlo.
Cuándo la velocidad deja de ser un superpoder. Descubre sus límites y los riesgos de ir demasiado rápido.
La inteligencia emocional en los grandes modelos de lenguaje está fragmentada a través de la percepción, la cognición y la interacción.
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La erosión de la confianza en el habla real: Un estudio a gran escala de la percepción humana de los deepfakes de audio
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¿Cuándo ayuda la guía adaptativa? Destilación privilegiada con conciencia de creencias para la conducción autónoma bajo observabilidad parcial
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PitchBench: Medición de la percepción de tonos en modelos de audio-lenguaje
PitchBench evalúa la percepción de tonos en modelos de audio-lenguaje. Descubre cómo este benchmark mide la precisión auditiva de las inteligencias artificiales.
Innovación: una casi caracterización de la alucinación
Descubre cómo la innovación permite una casi caracterización de la alucinación, sus implicaciones y futuro.
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La consistencia de la mirada social es la clave para detectar imágenes generadas por IA. Descubre cómo identificar deepfakes visuales con esta técnica.
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Drive-P2D es un benchmark progresivo que evalúa la transición de percepción a decisión en modelos de lenguaje visual (VLMs) para conducción autónoma.
Ver o Complacer: Descubriendo la Sicofanía Visual y las Creencias Divididas en los VLM
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