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Clear searchSistemas que recuperan evidencia externa en el tiempo de consulta y la suministran a un componente de lenguaje generativo antes de producir una respuesta.
Arquitecturas computadoras que utilizan neuronas, sinapsis e integración de memoria-computadas inspiradas en el cerebro.
Modelos de aprendizaje automático que aprenden representaciones estadísticas de secuencias aminoácidas para predicción y diseño molecular.
Aprendizaje automático para decisiones secuenciales en las que un agente mejora el comportamiento de las recompensas generadas a través de la interacción.
Solución colectiva de problemas que surge de interacciones locales entre muchos agentes autónomos comparativamente simples.
Sistemas de redes neuronales que modelan las relaciones entre fichas utilizando el procesamiento de la atención y la secuencia paralela.
Aprendizaje de máquina distribuido que coordina la formación de modelos entre los titulares de datos sin centralizar sus registros brutos.
El diseño y construcción de sistemas biológicos utilizando principios de ingeniería, modelos cuantitativos y herramientas moleculares.
Arquitecturas de aprendizaje automático que aprenden representaciones de entidades conectadas por estructura relacional.
Modelos computacionales en capas que aprenden representaciones distribuidas ajustando conexiones ponderadas a partir de datos.
