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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.

Cet article explore les défis pour atteindre l'équité en apprentissage automatique entre différents groupes démographiques.

Une nouvelle méthode améliore la segmentation des parties du corps dans des images complexes.

Une étude sur comment les choix des joueurs révèlent leurs préférences de jeux de cartes.

Apprends comment le contexte améliore la précision de la reconnaissance vocale automatique et la reconnaissance des mots.

Les chercheurs analysent ce qui rend les textes drôles et comment on perçoit l'humour.

Une approche plus rapide pour estimer la contextualité dans des systèmes multi-qubit.

Une étude sur l'amélioration de la précision des LLM grâce à des méthodes de récupération axées sur l'intention.

Ce papier parle d'utiliser des modèles de langage pour améliorer la précision de l'appariement de schémas.

Un nouveau modèle utilise des principes de la mémoire humaine pour améliorer la performance des modèles de langue.

Un programme améliore la détection d'objets par les robots dans des environnements qui changent.

Cette étude examine comment le contexte influence les significations des mots polysémiques.

Un système qui améliore la recherche d'infos en clarifiant les questions des utilisateurs.

Présentation d'un système pour créer des assistants portables intelligents qui personnalisent le soutien aux utilisateurs.

Une nouvelle approche améliore l'efficacité dans l'entraînement des grands modèles de langage.

Des recherches montrent que le contexte influence beaucoup la prise de décision dans le cerveau.

Un aperçu de comment on perçoit et évalue le temps au quotidien.

Un nouveau modèle améliore la compréhension du langage grâce à une représentation de données structurées.

Une nouvelle méthode améliore les suggestions de mots pour les traducteurs en utilisant la compréhension contextuelle.

Ce modèle propose une nouvelle façon de comprendre la personnalité en psychologie.

RAGate améliore les systèmes de conversation en utilisant sélectivement des connaissances externes pour des réponses meilleures.

Améliorer la qualité des données grâce à des efforts collaboratifs dans le processus d'annotation.

Une nouvelle méthode améliore la capacité des modèles de langage à gérer des contextes bruyants.

Style-Talker améliore les conversations entre les humains et les machines grâce à une profondeur émotionnelle.

Un projet rend les vidéos de maths plus accessibles grâce à des expressions écrites claires.

Améliorer les interactions avec des agents virtuels grâce à des gestes spatialement conscients.

Examiner comment les croyances influencent les interprétations des images liées à l'immigration.

Un aperçu du rôle des transformeurs dans le traitement du langage.

MIRRER vise à améliorer l'évaluation des robots grâce à des expériences structurées.

Cette étude examine comment l'IA peut améliorer les légendes d'images dans le journalisme.

Une nouvelle méthode améliore la compréhension du langage en examinant les connexions au-delà des phrases individuelles.

Découvre comment les assistants de codage aident les développeurs à améliorer leur efficacité en matière de code.

Cet article parle d'une approche générative pour identifier les émotions dans le langage écrit.

Une étude sur comment les actions des personnages révèlent leurs objectifs dans les histoires.

Des recherches explorent comment les matrices de densité peuvent aider à comprendre le langage métaphorique.

Enquête sur comment les modèles de langage traitent l'animé et ses implications.