Kristian Kersting

Un nouveau modèle améliore la capacité de l'IA à apprendre des retours des utilisateurs.

L'IA améliore la prise de décision grâce à des auto-explications et des boucles de rétroaction.

Ce rapport examine les incitations nuisibles et les mesures de sécurité dans les modèles de génération d'images.

Les SCoBots améliorent l'apprentissage par renforcement en renforçant la compréhension des relations entre les objets.

L'impact de la langue sur les stéréotypes de genre dans les technologies de génération d'images.

Combiner un mélange d'experts et une recherche d'arbre de Monte Carlo pour une meilleure performance aux échecs.

BOWLL fixe un nouveau standard pour les systèmes d'apprentissage adaptatif.

Une nouvelle approche aide les machines à apprendre et à interpréter les concepts visuels efficacement.

Une nouvelle méthode utilise les retours humains pour améliorer les prédictions dans l'analyse des séries chronologiques.

DeiSAM améliore la compréhension des images en combinant des réseaux de neurones avec un raisonnement logique.

Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage à partir de plusieurs ensembles de données de séries temporelles.

Un ensemble de données conçu pour tester des modèles d'apprentissage automatique sous des facteurs de confusion changeants.

L'évaluation ALERT analyse les risques de sécurité dans les modèles de langage pour améliorer leurs réponses.

De nouvelles structures d'arbre améliorent la visibilité de la prise de décision dans les systèmes d'IA.

Un nouveau cadre pour améliorer l'apprentissage des agents IA grâce à des jeux Atari modifiés.

Un nouveau système évalue les risques de sécurité dans les images générées par des modèles d'IA.

Une nouvelle approche combine l'apprentissage et la logique pour un meilleur raisonnement de l'IA.

Une nouvelle méthode pour définir des récompenses pour les agents d'apprentissage par renforcement en utilisant des modèles de langage.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité du traitement du langage en simplifiant la tokenisation.

Les réseaux de somme-produit interventionnels caractéristiques améliorent l'inférence causale dans les données mixtes.

Cet article explore le cadre NL-DAR pour améliorer le raisonnement diagnostique avec l'IA.

Apprends comment les fondamentaux d'une entreprise et les prévisions influencent les décisions d'investissement.

Scar améliore les modèles de langage en réduisant le langage toxique dans la génération de texte.

La méthode CNA améliore les GNN en s'attaquant à l'oversmoothing et en boostant les performances.

Cet article examine les problèmes d'apprentissage par raccourci en apprentissage automatique et comment les régler.

M-ALERT teste les modèles de langage pour la sécurité dans cinq langues.

Lier la programmation logique aux réseaux neuronaux pour des solutions IA plus rapides.