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Le contexte aide vraiment à reconnaître des objets, même quand on n'y fait pas attention.

Une nouvelle méthode améliore la précision de la classification d'images en se concentrant sur le contexte.

Un cadre pour mieux détecter les fausses affirmations dans les modèles de langage.

LIFT améliore les recommandations pour les utilisateurs en prenant en compte à la fois leurs comportements passés et futurs.

Une nouvelle méthode améliore la précision de la reconnaissance de texte dans plusieurs applications.

Une nouvelle méthode pour améliorer la vitesse de réponse dans les modèles de langage en utilisant un traitement sélectif des documents.

Explore le rôle de la mémoire et du contexte dans l'amélioration de l'apprentissage machine.

Des recherches montrent comment le contexte et l'ocytocine influencent notre envie d'aider les autres.

Cette étude examine comment le contexte influence l'expression émotionnelle dans les discussions en ligne sur la dépression.

Une nouvelle méthode améliore la complétion de code en utilisant l'analyse de flux de données.

Un nouveau cadre améliore la détection de langage nuisible dans les espaces en ligne.

Cet article examine comment les modèles de langue traitent l'aspect verbal en russe.

Explorer les relations causales fines pour améliorer la prise de décision en apprentissage automatique.

Un aperçu de comment les mots se relient dans les systèmes de langue au fil du temps.

Une nouvelle approche pour mesurer l'équité dans les admissions universitaires et les évaluations de crédit.

Explorer les forces et les faiblesses des LLM pour différentes tâches business.

Examiner pourquoi les termes vagues sont essentiels dans notre communication quotidienne.

RE-RAG améliore les systèmes de QA en utilisant un estimateur de pertinence pour plus de précision.

De nouvelles méthodes transforment la façon dont les machines comprennent et génèrent le langage humain.

Présentation de SPICE, une tâche pour améliorer les interactions avec l'IA en utilisant des infos contextuelles.

Analyser des mèmes nuisibles et leurs effets sur la société.

Examiner le besoin de contexte dans une traduction précise en langue des signes.

Refiner améliore les réponses du modèle de langage en restructurant les infos récupérées.

Un nouveau système améliore la précision et la fiabilité dans la génération de texte à partir des RALM.

Cette recherche se concentre sur l'amélioration de la reconnaissance des entités nommées grâce à des stratégies de représentation des données variées.

Une nouvelle méthode améliore la personnalisation des LLM pour un meilleur engagement des utilisateurs.

Examiner comment le contexte améliore la qualité de la traduction automatique dans le sous-titrage.

Cet article explore comment les utilisateurs améliorent les questions liées à l'architecture sur Stack Overflow.

Une nouvelle approche pour améliorer la précision dans la vérification des informations générées par les modèles linguistiques.

Cette étude explique comment les transformateurs utilisent le contexte dans la prédiction de langage.

Une nouvelle méthode pour améliorer les modèles génératifs en utilisant le contexte de manière efficace.

Le modèle XLSR-Transducer déchire en transcription en temps réel avec peu de données.

De nouvelles méthodes améliorent le mouvement des robots à pattes dans des environnements complexes grâce à l'IA.

Explorer comment le changement de perspective fait évoluer les opinions à travers les discussions communautaires.

Cette recherche examine comment les modèles linguistiques prédisent l'ordre des adjectifs.

Explorer les limites de l'apprentissage contextuel dans les modèles de langue.

Une étude révèle comment les significations des mots évoluent avec le contexte et le temps en utilisant des embeddings de mots.

De nouvelles techniques améliorent les modèles de moteurs de recherche en prenant en compte le contexte de l'utilisateur.

Un aperçu de comment GPT-4 se compare aux compétences de traduction humaines.

Cette étude explore le rôle des couches feed-forward dans les modèles de langage de code.