Cet article explore l'intégration du contrôle PID dans les transformateurs pour améliorer la robustesse et la qualité de sortie.
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La science de pointe expliquée simplement
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Une nouvelle méthode améliore la précision dans l'estimation des poses humaines à partir d'images 2D.
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Un regard de plus près sur les mécanismes d'auto-attention dans les modèles de traitement du langage.
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Une nouvelle méthode améliore les mécanismes d'attention dans les modèles linguistiques pour de meilleures performances.
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Le modèle CATS remet en question les approches traditionnelles de prévision des séries temporelles en utilisant l'attention croisée.
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Présentation d'une nouvelle méthode pour créer des images réalistes à partir d'une seule source.
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AttenCraft améliore la génération d'images à partir de texte en séparant les concepts pour des visuels plus cool.
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Une nouvelle méthode améliore le réglage des grands modèles de langage pour une meilleure efficacité.
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Une nouvelle méthode pour affiner les modèles de langage en utilisant l'auto-attention.
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Le Block Transformer améliore la vitesse et l'efficacité du traitement de texte dans les modèles de langage.
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Un aperçu des modèles qui fonctionnent sans multiplication de matrices pour une meilleure efficacité.
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La recherche montre comment l'auto-attention améliore la modélisation de la réponse neuronale en deep learning.
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La fibottention améliore l'efficacité de la compréhension visuelle par machine.
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Nouvelle méthode améliore la précision des prédictions visuelles grâce à la représentation des objets.
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Une nouvelle méthode pour affiner les modèles de langage de manière efficace avec moins de paramètres.
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MambaVision combine Mamba et Transformers pour une meilleure reconnaissance d'image.
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Une nouvelle méthode améliore la qualité des images affectées par la pluie, la neige et le brouillard.
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RPC-Attention améliore les modèles d'auto-attention pour de meilleures performances sur des données bruyantes.
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