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Une nouvelle approche améliore l'entraînement des modèles de substitution dans le développement logiciel.

Cette étude examine comment la tokenisation influence le biais de genre dans les modèles de traduction.

Cette méthode aide les réseaux de neurones à éviter les minima locaux et à apprendre plus efficacement.

Deux modèles de langue avancés pour l'hébreu moderne et rabbinique sont maintenant disponibles.

Examiner comment les modèles d'apprentissage automatique améliorent les prédictions dans la recherche sur les matériaux.

Présentation de MetaCLIP pour une meilleure collecte de données image-texte.

De nouvelles méthodes améliorent la vitesse et la qualité de l'édition d'images en utilisant des modèles plus petits.

Un nouveau modèle aide à améliorer les recommandations en s'attaquant au feedback utilisateur bruyant.

Une nouvelle approche améliore la qualité des messages de commit en s'appuyant sur les meilleures pratiques.

Un aperçu de comment la traduction automatique reflète et renforce les préjugés de genre.

CleanSheet fait avancer le détournement de modèles sans changer les processus d'entraînement.

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De nouveaux modèles visent à améliorer la technologie linguistique pour les locuteurs du portugais brésilien.

Nouveau modèle de langage illimité améliore les prédictions avec des données massives.

Examiner l'amplification des dommages dans les modèles de texte à image et son impact sur la société.

WiOpen reconnaît efficacement les gestes connus et inconnus en utilisant la technologie Wi-Fi.

Un nouveau modèle de langue ouvert pour la recherche et l'innovation en traitement du langage naturel.

Examiner les difficultés à reconnaître les langues dans la communication en langues mélangées.

Apprends comment les stickers animés sont faits à partir de textes et d'images.

Une nouvelle approche aide l'IA à mesurer l'incertitude et à améliorer la précision des décisions.

Comprendre les attaques d'exemples non apprenables à travers la théorie des jeux pour une meilleure protection des données.

Une étude sur l'amélioration de l'apprentissage des modèles de langue en utilisant des changements de style minimes dans les données d'entraînement.

Cet article examine comment les modèles de langage peuvent adopter des biais idéologiques à partir des données d'entraînement.

Examiner les biais et la rationalité des grands modèles de langage utilisés pour l'analyse financière.

Un regard critique sur les vraies capacités des Réseaux Antagonistes Génératifs.

Examiner le grokking dans l'apprentissage profond et ses implications pour la performance.

Une étude explore l'impact du système de notation Elo sur l'apprentissage des étudiants en médecine.

MobiLlama propose un traitement du langage efficace pour les appareils avec des ressources limitées.

RoadRunner aide les robots à naviguer sur des terrains extérieurs difficiles en toute sécurité et efficacement.

De nouveaux ensembles de données améliorent les modèles d'estimation de profondeur pour différents environnements.

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Des recherches montrent comment les LLM peuvent révéler des données d'entraînement, soulevant des inquiétudes liées à la vie privée.

La famille de modèles Yi montre de solides capacités de traitement du langage et multimodal.

Un nouveau cadre de formation améliore l'apprentissage des modèles de langue grâce à des données structurées.

Une nouvelle méthode pour retrouver des échantillons backdoor sans avoir besoin de données propres.

De nouveaux outils aident les scientifiques à prédire la stabilité des protéines et ses implications pour la santé.

Une méthode en deux étapes améliore la performance du modèle à travers différents groupes de données.

De nouvelles méthodes améliorent la précision des prévisions des interactions entre les protéines et les ligands.