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Cette étude améliore la mesure de la tête fœtale par ultrasons grâce à des techniques de deep learning.

Une méthode pour améliorer le comportement des modèles de langage contre les sorties nuisibles.

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pRAGe aide à simplifier les termes médicaux pour que les patients comprennent mieux.

Cette étude évalue des modèles d'apprentissage automatique pour classifier des pages web liées aux politiques allemandes.

Des chercheurs améliorent les modèles PDE neuronaux en utilisant des équations pré-entraînées de plus petite dimension pour de meilleures performances.

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La recherche améliore les systèmes ASR en utilisant des modèles de langage pour une meilleure précision.

XLIP améliore le diagnostic en intégrant des images médicales et des descriptions textuelles.

Une nouvelle méthode améliore les modèles 2D en intégrant des caractéristiques 3D pour de meilleures performances.

Ce cadre améliore l'accès et l'efficacité des modèles d'IA en utilisant le sharding hybride.

MoFO aide les grands modèles de langage à garder leur savoir pendant le fine-tuning sans perdre en performance.

De nouvelles méthodes d'entraînement améliorent les LLM pour de meilleures suggestions de produits en ligne.

Gemma 2 offre de hautes performances dans un format compact pour les tâches linguistiques.

De nouvelles méthodes visent à améliorer la vitesse et l'efficacité des modèles d'apprentissage profond.

Découvrez comment les LLM peuvent simplifier l'extraction de données en science des matériaux.

Améliorer des modèles de langue plus petits comme MiniCPM grâce à des pratiques de fine-tuning efficaces.

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Utiliser l'IA pour faciliter l'accès à la connaissance scientifique pour tout le monde.

Examiner les vulnérabilités des transformers de vision et des modèles en aval à travers des attaques de transfert.

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Cette étude met en lumière une nouvelle méthode pour ajuster efficacement les modèles de langue.

Le modèle TOGGL améliore la précision de la transcription dans les situations de discours qui se chevauchent.

Cet article parle d'améliorer les résumés basés sur les aspects en utilisant des modèles de langage ajustés.

FPT+ améliore le transfert d'apprentissage pour des images médicales haute résolution avec un minimum de ressources.

Une nouvelle méthode combine des données étiquetées et non étiquetées pour améliorer la segmentation d'images.

Une méthode rapide pour éditer des images en utilisant des simples invitations textuelles.

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Le R-Adapter améliore l'efficacité et la robustesse dans l'ajustement des modèles pour les tâches d'image et de texte.

CROME rend les modèles multimodaux plus faciles à utiliser avec moins de formation nécessaire.

Présentation de Med42-v2, des modèles spécialisés pour une communication santé précise.

Améliorer les compétences de prise de décision des robots pour l'exploration spatiale.

Explorer comment le RL améliore les modèles de diffusion pour des résultats ciblés.

Examiner comment la pré-formation et l'ajustement influencent la performance des modèles de langage.