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Le poisoning de code augmente les risques d'attaques par inférence de membres sur des données sensibles.

Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage dans les modèles image-texte en utilisant des exemples composites.

SLIMER améliore les performances de NER en se concentrant sur les définitions et les lignes directrices.

Une nouvelle méthode améliore la modélisation des flux fluides pour une meilleure gestion des ressources.

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

Cet article parle de l'amélioration de la régression ridgeless par noyau en utilisant des noyaux RBF LAB.

Des recherches montrent que des changements simples dans les entrées peuvent entraîner des résultats nuisibles dans les LLMs.

Une nouvelle méthode améliore la génération d'images en utilisant efficacement des ensembles de données limités.

Une étude sur la façon dont les VAE se comportent selon différents groupes démographiques sous attaque.

Explorer les risques et les implications de la réplication dans la technologie des modèles de diffusion visuelle.

Une nouvelle méthode automatise la conception de scènes intérieures réalistes en utilisant l'ordre de placement des objets.

Cette étude évalue comment les grands modèles gèrent plusieurs objets dans les images.

Les chercheurs utilisent des réseaux neuronaux profonds pour améliorer les prédictions en physique nucléaire.

Cette méthode améliore la recherche d'images en combinant efficacement les images et le texte.

Un nouveau système aide les robots à apprendre grâce au langage et aux images pour améliorer leur performance.

Un nouveau modèle de deep learning améliore la prédiction de mouvement pour des objets solides en 3D.

Une nouvelle méthode améliore la synthèse avec peu de données d'entraînement.

Nouveau modèle simplifie le traitement du langage, rendant l'IA plus accessible.

Les chercheurs utilisent 4DiM pour créer de nouvelles vues de scènes à partir de peu d'info.

Découvre comment l'apprentissage automatique prédit les résultats des interactions atomiques.

Des recherches montrent comment l'IA peut apprendre le raisonnement causal à partir d'exemples.

Une nouvelle méthode examine comment les données d'entraînement affectent les résultats des modèles d'IA.

Une méthode pour adapter les modèles de langage tout en réduisant la perte de compétences.

Une étude sur l'amélioration de la création d'icônes avec Stable Diffusion XL.

Un nouveau modèle de texte à audio utilisant uniquement des données publiques.

Comment la sélection des données d'entraînement influence les prédictions des modèles de langage protéique.

Une nouvelle méthode améliore la récupération des documents scientifiques.

Examiner comment les LLM peuvent additionner des chiffres sans étapes explicites.

Apprends des méthodes efficaces pour peaufiner des grands modèles de langage avec moins de données et à moindres coûts.

Examiner les difficultés de la création de fonctions de récompense efficaces en apprentissage par renforcement.

Un nouveau modèle vise à améliorer la qualité de la traduction vocale grâce à des systèmes intégrés.

Découvre comment la taille du vocabulaire influence la performance des gros modèles de langage.

Cet article passe en revue une méthode pour améliorer la génération de code HDL en utilisant des modèles de langage.

Dallah supporte les dialectes arabes, améliorant la communication dans les textes et les images.

Un aperçu de comment les modèles de langage gèrent les tâches arithmétiques et leur processus d'apprentissage.

Examiner comment des ensembles de données variés améliorent la performance des modèles en vision par ordinateur chirurgicale.

Des méthodes innovantes améliorent l'identification des sites web grâce à l'analyse du trafic réseau.

Cette étude examine l'efficacité des attaques par backdoor physique en clean-label dans les réseaux de neurones profonds.

Une nouvelle approche met en avant des tokens surprenants pour évaluer les données de formation des modèles de langage.

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