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La recherche se concentre sur l'amélioration de l'efficacité des modèles de compréhension de documents.

Un nouveau cadre s'attaque aux défis de la distillation des connaissances pour les données à longue traîne.

Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage fédéré en utilisant qu'une seule image pour l'entraînement.

Une nouvelle méthode combine des images hyperspectrales et multispectrales pour une qualité améliorée.

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Une nouvelle approche permet aux appareils plus faibles de contribuer à l'apprentissage fédéré.

De nouvelles méthodes améliorent les modèles de parole pour les langues avec peu de données.

Un nouveau modèle améliore la reconnaissance d'actions dans des environnements sombres en utilisant la technologie des transformateurs vidéo.

Cette étude examine les LLM comme une alternative rentable pour la classification de texte.

Recherche sur l'amélioration du transfert de connaissances dans des dispositifs intelligents à ressources limitées.

Une nouvelle approche améliore l'ajustement de la température dans la distillation des connaissances pour un meilleur entraînement des modèles.

Un nouveau cadre qui améliore la performance des MLP dans la classification de graphes en utilisant les connaissances des GNN.

AdaDistill améliore la reconnaissance faciale en optimisant le transfert de connaissances entre les modèles.

Explorer l’optimisation des DNN pour les appareils avec une source d’énergie limitée.

Une nouvelle méthode améliore la performance et l'efficacité des modèles de langage.

Cette étude améliore l'apprentissage par transfert en optimisant les taux d'apprentissage pour chaque couche.

Une nouvelle méthode améliore la précision dans l'analyse d'images médicales avec des données limitées.

Une nouvelle méthode améliore la classification d'images en utilisant l'analyse topologique des données et la distillation de connaissances.

CADE améliore la détection audio contre les menaces de spoofing en évolution grâce à des techniques d'apprentissage continu.

Un nouveau cadre améliore la performance de l'ASR en utilisant des données et des ressources limitées.

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Les chercheurs trouvent des moyens de réduire la taille des modèles de détection d'intention tout en gardant leur précision.

Découvrez comment le Routing-by-Memory améliore les performances des MLP dans les réseaux de neurones graphiques.

Une nouvelle méthode améliore la précision de détection des tumeurs en utilisant des techniques d'apprentissage faiblement supervisé.

Une nouvelle méthode améliore la détection 3D basée sur caméra en utilisant LiDAR et des étiquettes précises.

Un regard de plus près sur les méthodes pour s'assurer que les LLMs sont à l'abri des abus.

Des recherches montrent comment le décodage MBR améliore la qualité de traduction dans des modèles plus petits.

Une nouvelle méthode améliore le transfert de connaissance dans les réseaux de neurones.

Une nouvelle approche pour améliorer l'apprentissage continu avec des invites et de la distillation de connaissances.

Utiliser la technologie pour améliorer les procédures médicales d'urgence et soutenir les intervenants.

Cette étude explore des méthodes pour créer des modèles de langage plus petits de manière efficace et abordable.

Un nouveau cadre améliore la distillation des connaissances en se concentrant sur les échantillons difficiles.

DDK améliore la distillation des connaissances, rendant les petits modèles de langue plus efficaces.

Une nouvelle méthode améliore la reconnaissance d'activités grâce à des capteurs portables et à l'IA.

Un nouveau cadre améliore la génération de code RTL grâce à l'augmentation des ensembles de données et à l'auto-réflexion.

Cette recherche améliore le suivi de plusieurs objets en utilisant les caractéristiques de DINOv2 pour booster FairMOT.

Améliorer le contrôle qualité en détectant mieux les anomalies logiques dans les produits.