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La recherche se concentre sur l'amélioration des petits MLLM en utilisant des connaissances provenant de modèles plus grands.

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Méthodes pour accélérer la diarisation des locuteurs sans sacrifier la précision.

JaColBERTv2.5 booste les performances de recherche en japonais avec moins de données.

Un modèle améliore efficacement la précision de la prédiction du regard en utilisant des signaux cérébraux.

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La compétition LimitIRSTD repousse les limites pour détecter efficacement les petites cibles infrarouges.

CLIP-CID améliore l'efficacité des données dans les modèles vision-langage.

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Une étude révèle que des modèles moins chers pourraient produire de meilleures données d'entraînement pour les tâches de raisonnement.

Une bibliothèque Python qui simplifie l'utilisation de différentes méthodes de classement dans la récupération d'informations.

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De nouvelles méthodes de compression d'images améliorent l'efficacité et la qualité.

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Cet article parle des avantages de simplifier les modèles de transformateurs pour les tâches de parole.

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De nouvelles méthodes améliorent l'apprentissage automatique en s'attaquant au biais de classe et à la retention des connaissances.

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Les petits modèles ont des avantages uniques en IA, complétant les grands modèles de manière efficace.

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