Examiner le rôle de l'apprentissage avec peu d'exemples dans les modèles de base multi-modaux.
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La science de pointe expliquée simplement
Examiner le rôle de l'apprentissage avec peu d'exemples dans les modèles de base multi-modaux.
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Une nouvelle méthode identifie les textes générés par des machines en analysant les styles d'écriture humains.
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Cette recherche se concentre sur l'amélioration de l'apprentissage avec peu d'exemples grâce à une sélection soignée des classes.
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Cet article explore des méthodes pour utiliser GPT-3.5 afin d'automatiser efficacement les revues de code.
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Une nouvelle méthode fusionne les hyperréseaux avec NeRF pour créer des objets 3D plus rapidement.
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De nouvelles méthodes visent à améliorer l'apprentissage automatique avec des exemples limités.
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Cet article présente des stratégies et une nouvelle méthode pour une sélection d'échantillons efficace en apprentissage à peu d'exemples.
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Le prompting EoT améliore les capacités de raisonnement des modèles de langage grâce à une génération de prompts variés.
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Une nouvelle approche aide les machines à apprendre et à interpréter les concepts visuels efficacement.
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Une méthode pour améliorer la précision de l'IA dans les conversations en utilisant des documents spécifiques.
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GPDiff propose des solutions pour les données urbaines limitées dans les applications de smart city.
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Une nouvelle approche pour détecter les mèmes haineux en utilisant des techniques d'apprentissage par petits échantillons.
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L'algèbre introduit de nouvelles méthodes pour gérer des données complexes en apprentissage automatique.
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OpenMEDLab améliore l'accès aux outils et ressources d'IA médicale pour un meilleur système de santé.
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De nouvelles techniques améliorent la création et la sécurité des modèles d'apprentissage profond.
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Un aperçu de l'apprentissage méta riemannien pour un apprentissage efficace avec peu d'exemples.
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nnSAM améliore la segmentation d'images médicales avec peu de données d'entraînement.
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Nouvelles méthodes améliorent l'apprentissage avec peu d'exemples sans dépendre des données sources.
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La recherche met en lumière les applications de l'apprentissage par transfert et les relations avec la performance des modèles.
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Cet article discute de nouvelles méthodes pour améliorer la performance de l'apprentissage avec peu d'exemples.
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Un système intelligent pour reconnaître plusieurs langues sans entraînement préalable.
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Une nouvelle méthode qui améliore la résumé et la traduction entre les langues.
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Présentation de la méthode IC pour améliorer la précision dans la résolution de problèmes de maths.
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Cette étude évalue des méthodes pour extraire des faits médicaux de textes non structurés.
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La recherche relie les réseaux neuronaux à des modèles mathématiques, améliorant leur conception et leur efficacité.
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Améliorer la classification d'images médicales avec des données limitées en utilisant des méthodes d'apprentissage innovantes.
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Une nouvelle méthode améliore la reconnaissance d'actions dans des vidéos non montées en utilisant peu d'exemples.
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Une nouvelle méthode pour que les robots apprennent en continu à partir de données limitées.
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Une nouvelle méthode améliore la réactivité des modèles de langage face aux requêtes inconnues.
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Cet article parle du rôle de l'apprentissage avec peu d'exemples dans l'accélération de la découverte de médicaments.
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De nouvelles méthodes d'évaluation visent à améliorer la détection de contenus nuisibles en ligne.
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Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage dans des situations multi-objectifs en utilisant des démonstrations antérieures.
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Explorer l'apprentissage par peu d'exemples et les méthodes multi-modales pour le diagnostic médical.
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Une nouvelle méthode améliore la classification d'images avec un minimum de données en utilisant des images non étiquetées.
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Explorer comment l'apprentissage machine améliore la reconnaissance des activités humaines à partir des données de capteurs.
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Une étude évaluant des méthodes d'apprentissage par few-shot pour la classification de la langue polonaise.
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Apprends comment l'apprentissage par quelques exemples transforme l'analyse des données biomédicales dans le domaine de la santé.
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Une nouvelle approche améliore la capacité de l'IA à apprendre à partir de quelques exemples.
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Présentation de robusta, une méthode pour un apprentissage efficace avec peu de données.
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Présentation de SQPFNet pour améliorer la segmentation avec des données limitées dans les images médicales.
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