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Présentation de métriques qui prennent en compte la difficulté des tâches dans les évaluations d'apprentissage continu.

Nouveaux ensembles de données créés pour analyser les prix du pétrole brut et les facteurs qui les influencent.

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Une nouvelle méthode améliore la modélisation 3D à partir d'images 2D tout en surmontant les défis d'apprentissage.

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Voici POCON, une nouvelle méthode pour l'apprentissage non supervisé continu.

La nouvelle méthode BAdam améliore l'apprentissage continu pour les robots, en gardant les connaissances précédentes tout en apprenant de nouvelles tâches.

FedJudge propose une approche axée sur la confidentialité pour l'entraînement des modèles de langage juridique.

SHAPNN améliore les prévisions et les explications dans l'analyse de données tabulaires en utilisant le deep learning.

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Une stratégie basée sur le clustering aide les machines à apprendre en continu sans perdre les connaissances précédentes.

De nouvelles méthodes améliorent l'apprentissage continu en réduisant l'utilisation de la mémoire et en évitant la perte de connaissances.

Présentation d'une approche flexible pour que les machines apprennent plusieurs tâches sans oublier.

Un nouveau cadre améliore l'apprentissage continu pour des tâches combinant vision et langage.

Une nouvelle approche s'attaque à l'adaptation de domaine et à l'oubli dans l'apprentissage automatique.

Recherche sur l'amélioration des modèles d'apprentissage continu grâce à la sensibilité à l'ordre des tâches et des classes.

Présentation d'une méthode pour réduire l'oubli dans les réseaux de neurones tout en apprenant de nouvelles tâches.

Les techniques d'IA adaptative améliorent la gestion des accès dans divers environnements de Metaverse.

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

Une nouvelle approche pour que les robots apprennent des interactions avec les utilisateurs au fil du temps.

Une nouvelle méthode utilisant des modèles génératifs pour améliorer la rétention des connaissances en apprentissage automatique.

Examiner comment la largeur du réseau impacte la rétention des connaissances pendant des tâches d'apprentissage séquentiel.

De nouvelles méthodes améliorent les modèles d'apprentissage automatique en réduisant l'utilisation des ressources tout en boostant la précision.

Une nouvelle méthode améliore la réponse aux questions vidéo tout en gardant les connaissances antérieures.

Un nouveau benchmark évalue l'apprentissage continu dans les modèles de langage multimodaux.

G-NoCL utilise des modèles génératifs pour améliorer l'apprentissage continu sans avoir besoin d'une tonne de données étiquetées.

Améliorer les méthodes de détection d'anomalies pour des données d'image dynamiques en utilisant l'apprentissage continu.

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Découvrez comment les modèles de langage améliorent l'apprentissage continu dans les systèmes d'IA.

MetaOptimize améliore le performance des modèles en ajustant les paramètres d'apprentissage de manière dynamique.

SEMA propose une approche flexible pour l'apprentissage continu, en adaptant les modèles aux nouvelles données de manière efficace.

CLAP améliore l'apprentissage automatique en renforçant la rétention des connaissances précédentes.

Introduction du Prompting Convolutionnel pour améliorer l'adaptation des machines sans oublier.

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DietCL combine efficacement des données étiquetées et non étiquetées pour un meilleur apprentissage.

COPAL améliore les modèles de langage pour une meilleure adaptation sans avoir besoin de les réentraîner.

Un nouveau cadre pour évaluer l'évolution de l'apprentissage machine au fur et à mesure que les tâches sont apprises.

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