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Examiner le rôle de l'apprentissage avec peu d'exemples dans les modèles de base multi-modaux.

Une nouvelle méthode identifie les textes générés par des machines en analysant les styles d'écriture humains.

Cette recherche se concentre sur l'amélioration de l'apprentissage avec peu d'exemples grâce à une sélection soignée des classes.

Cet article explore des méthodes pour utiliser GPT-3.5 afin d'automatiser efficacement les revues de code.

Une nouvelle méthode fusionne les hyperréseaux avec NeRF pour créer des objets 3D plus rapidement.

De nouvelles méthodes visent à améliorer l'apprentissage automatique avec des exemples limités.

Cet article présente des stratégies et une nouvelle méthode pour une sélection d'échantillons efficace en apprentissage à peu d'exemples.

Le prompting EoT améliore les capacités de raisonnement des modèles de langage grâce à une génération de prompts variés.

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

Une méthode pour améliorer la précision de l'IA dans les conversations en utilisant des documents spécifiques.

GPDiff propose des solutions pour les données urbaines limitées dans les applications de smart city.

Une nouvelle approche pour détecter les mèmes haineux en utilisant des techniques d'apprentissage par petits échantillons.

L'algèbre introduit de nouvelles méthodes pour gérer des données complexes en apprentissage automatique.

OpenMEDLab améliore l'accès aux outils et ressources d'IA médicale pour un meilleur système de santé.

De nouvelles techniques améliorent la création et la sécurité des modèles d'apprentissage profond.

Un aperçu de l'apprentissage méta riemannien pour un apprentissage efficace avec peu d'exemples.

nnSAM améliore la segmentation d'images médicales avec peu de données d'entraînement.

Nouvelles méthodes améliorent l'apprentissage avec peu d'exemples sans dépendre des données sources.

La recherche met en lumière les applications de l'apprentissage par transfert et les relations avec la performance des modèles.

Cet article discute de nouvelles méthodes pour améliorer la performance de l'apprentissage avec peu d'exemples.

Un système intelligent pour reconnaître plusieurs langues sans entraînement préalable.

Une nouvelle méthode qui améliore la résumé et la traduction entre les langues.

Présentation de la méthode IC pour améliorer la précision dans la résolution de problèmes de maths.

Cette étude évalue des méthodes pour extraire des faits médicaux de textes non structurés.

La recherche relie les réseaux neuronaux à des modèles mathématiques, améliorant leur conception et leur efficacité.

Améliorer la classification d'images médicales avec des données limitées en utilisant des méthodes d'apprentissage innovantes.

Une nouvelle méthode améliore la reconnaissance d'actions dans des vidéos non montées en utilisant peu d'exemples.

Une nouvelle méthode pour que les robots apprennent en continu à partir de données limitées.

Une nouvelle méthode améliore la réactivité des modèles de langage face aux requêtes inconnues.

Cet article parle du rôle de l'apprentissage avec peu d'exemples dans l'accélération de la découverte de médicaments.

De nouvelles méthodes d'évaluation visent à améliorer la détection de contenus nuisibles en ligne.

Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage dans des situations multi-objectifs en utilisant des démonstrations antérieures.

Explorer l'apprentissage par peu d'exemples et les méthodes multi-modales pour le diagnostic médical.

Une nouvelle méthode améliore la classification d'images avec un minimum de données en utilisant des images non étiquetées.

Explorer comment l'apprentissage machine améliore la reconnaissance des activités humaines à partir des données de capteurs.

Une étude évaluant des méthodes d'apprentissage par few-shot pour la classification de la langue polonaise.

Apprends comment l'apprentissage par quelques exemples transforme l'analyse des données biomédicales dans le domaine de la santé.

Une nouvelle approche améliore la capacité de l'IA à apprendre à partir de quelques exemples.

Présentation de robusta, une méthode pour un apprentissage efficace avec peu de données.

Présentation de SQPFNet pour améliorer la segmentation avec des données limitées dans les images médicales.