Derniers articles pour Cohérence

Un nouveau cadre aide à analyser efficacement les explications des grands modèles de langage.

Cet article examine des méthodes pour renforcer les niveaux de confiance dans les modèles de langage.

Explorer des méthodes pour améliorer la classification multiclasses grâce à des techniques de perte de substitution.

Examiner comment l'adhésion influence l'efficacité des programmes de santé numérique.

Des chercheurs proposent de former des modèles sur des images modifiées pour minimiser les problèmes de droits d'auteur.

Cet article parle de l'efficacité des QCM pour tester les LLM par rapport aux questions ouvertes.

Un nouveau cadre améliore la qualité et la flexibilité dans la génération de scènes 3D.

De nouveaux modèles visent à améliorer la précision dans l'analyse des données des essais cliniques.

Une nouvelle méthode améliore la fiabilité des DNN face aux petits décalages d'image.

Enquêter sur les liens entre la compacité externe et les grands cardinaux en théorie des ensembles.

Cet article examine les biais et les incohérences dans les évaluations des LLM et propose des méthodes d'amélioration.

Un aperçu de la planification des jobs sans connaître leur taille.

Est-ce que les modèles d'IA avancés s'alignent sur les valeurs morales humaines ?

Examen des cycles à zéro délai et des stratégies de coordination pour des systèmes distribués efficaces.

Une nouvelle structure de B+-arbre améliore la gestion des données dans les systèmes de mémoire désagrégée.

Un nouveau cadre pour évaluer les grands modèles de langage avec l'insight humain.

Cette étude examine la relation entre les réponses scalaires et les covariables fonctionnelles en utilisant des méthodes statistiques avancées.

Méthodes pour créer des timelines précises à partir des annotations d'événements dans les textes.

De nouvelles méthodes améliorent la qualité des annotations générées par l'IA dans l'imagerie médicale.

Un cadre pour évaluer l'exactitude factuelle et la fiabilité des modèles linguistiques.

Cette étude évalue l'honnêteté des LLM dans trois domaines clés.

Les algos équilibrent la qualité d'approximation et la cohérence dans des environnements dynamiques.

Une nouvelle méthode améliore les vidéos de mauvaise qualité tout en gardant une cohérence entre les images.

Découvre l'importance et les défis d'évaluer efficacement la performance des LLM.

Une nouvelle méthode améliore les recommandations pour les utilisateurs et les articles malgré les défis de données.

Un nouveau cadre pour la communication entre agents axé sur la confidentialité et la cohérence.

Une bonne sélection des données améliore les performances des grands modèles de langage.

Faire avancer le transfert de preuves entre différents systèmes mathématiques de manière efficace.

Ce papier parle d'utiliser des histoires d'origine pour façonner les modèles de langage, afin de mieux imiter les réponses humaines.

Une étude sur l'utilisation d'outils algorithmiques pour améliorer la cohérence des décisions dans la tarification immobilière.

La recherche vise à développer des modèles de langage avec des personnalités uniques pour des interactions plus humaines.

Une étude sur à quel point les LLMs fonctionnent comme des bases de connaissances fiables.

Cette étude examine comment les modèles de langage évaluent la qualité de l'écriture des élèves.

Examiner la fiabilité des modèles de langage volumineux et leurs résultats variés.

En train d'explorer un nouveau cadre pour améliorer la performance des algos en trading.

Une nouvelle approche améliore l'apprentissage des modèles avec peu de données.

Un nouveau critère pour évaluer les textes publicitaires vise à améliorer la qualité et l'efficacité.

Analyse des graphiques de séquence de trafic pour un développement fiable des HAV.

MASALA améliore la transparence des décisions d'IA en utilisant des explications basées sur la localité.

Explorer comment les groupes gardent leurs croyances même avec des opinions différentes.