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Une nouvelle méthode améliore les prédictions du modèle en s'attaquant efficacement aux problèmes de mauvaise calibration.

Des chercheurs révèlent que les modèles de langage peuvent raisonner sans incitations explicites.

Une nouvelle méthode améliore les estimations de confiance dans des données ambiguës.

Cette recherche évalue la confiance des modèles d'IA et la qualité des explications dans des environnements bruyants.

APRICOT renforce la confiance dans les modèles de langage en mesurant avec précision la confiance des réponses.

Les robots excellent à répondre aux questions en explorant activement leur environnement.

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

Examiner comment les cours en ligne ont affecté les différences de genre dans l'engagement des étudiants pendant la pandémie.

De nouvelles méthodes améliorent l'efficacité dans la gestion des tâches linguistiques complexes.

La recherche améliore l'efficacité et la précision de la prise de décision dans les réseaux de neurones à impulsions.

La recherche montre comment le cerveau gère la douleur à travers l'apprentissage et les attentes.

Évaluer la fiabilité des résumés produits par l'IA pour améliorer la maintenance des logiciels.

Explorer la capacité humaine à identifier les vidéos deepfake par rapport à la détection par l'IA.

Ce cadre améliore l'efficacité et la précision de l'évaluation des textes en utilisant des grands modèles de langage.

Une nouvelle approche bayésienne améliore l'estimation de la taille d'échantillon dans les essais cliniques.

Une nouvelle méthode améliore les recommandations de films en évaluant l'incertitude dans les préférences de groupe.

Une nouvelle méthode améliore la précision du modèle avec des ajustements simples.

Les outils d'IA améliorent la réflexion des étudiants et boostent les résultats d'apprentissage.

Une nouvelle méthode d'entraînement améliore la façon dont les modèles de langage expriment la certitude dans leurs réponses.

Une nouvelle méthode améliore l'adaptation du modèle pendant les tests avec un filtrage dynamique des pseudo-étiquettes.

Des tests récents montrent que les LLM ont des faiblesses en raisonnement simple malgré leurs bons scores aux benchmarks.

Une nouvelle technique améliore la fiabilité des prédictions des réseaux de neurones grâce à des ajustements géométriques.

Une exploration de comment la confiance fluctue dans les contextes de prise de décision.

DIPS s'attaque aux problèmes de qualité des données dans le pseudo-étiquetage pour de meilleurs résultats en apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode améliore la sécurité dans l'apprentissage par renforcement en intégrant des niveaux de confiance définis par l'utilisateur.

La recherche sur les interactions des parasites pourrait aboutir à de meilleurs traitements et solutions.

Découvrez un nouvel outil pour découvrir des modèles dans les bases de données graphiques.

Explorer comment les agents équilibrent performance et coûts de ressources dans des environnements imprévisibles.

Les outils d'IA transforment l'éducation en programmation, influençant l'apprentissage et la confiance des étudiants.

Une nouvelle méthode améliore la certitude des prédictions dans les modèles de langage pour les questions par oui ou par non.

Une nouvelle méthode améliore la clarté des prédictions dans les classificateurs softmax pour des domaines critiques.

Explorer comment les niveaux de confiance sont attribués aux LLM et leurs implications.

Cet article traite des problèmes de mauvaise calibration dans les modèles vision-langage et propose des solutions.

Une nouvelle méthode améliore la façon dont les modèles vision-langage s'adaptent pendant les tests.

Une étude examine comment les personnes aveugles interagissent avec la technologie de reconnaissance d'objets.

Des recherches montrent que nos expériences passées influencent beaucoup notre perception des infos sensorielles.

Examiner comment les humains et les machines peuvent bosser ensemble pour de meilleures décisions.

Explorer comment les inputs externes influencent les réponses des grands modèles de langage.

Nouveau benchmark pour s'attaquer aux hallucinations relationnelles dans les modèles de langage multimodaux.

Cet article examine comment les LLMs expriment leur confiance dans leurs réponses.