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De nouveaux algorithmes améliorent l'échantillonnage à partir de distributions connues et inconnues pour des applications pratiques.

Une nouvelle méthode améliore la manipulation des robots dans des conditions incertaines.

Un aperçu des méthodes de replay d'expérience et leur impact sur l'efficacité d'apprentissage.

Une nouvelle approche aide les robots à explorer des zones inconnues plus efficacement.

Évaluer l'impact des stratégies de décodage sur la performance des LLM.

Une nouvelle méthode qui améliore les performances des LLM tout en réduisant l'utilisation des ressources.

Cette étude passe en revue les méthodes d'échantillonnage d'images pour améliorer la récupération de contenu vidéo.

Une nouvelle technique utilisant l'électrostatique pour une meilleure échantillonnage et estimation des données.

L'évolution d'AlphaFold améliore les prédictions précises des structures protéiques pour la science et la médecine.

Des chercheurs présentent une méthode pour simuler des circuits quantiques bruyants de manière efficace.

Une méthode pour coordonner des robots afin de collecter des données sur le sol de manière efficace.

Présentation d'une nouvelle méthode pour estimer les compteurs dans les formules DNF.

Examiner le rôle de la géométrie et de l'échantillonnage dans l'amélioration des méthodes de super-résolution.

Un aperçu de comment la méthode de Monte Carlo évalue la force des mots de passe pour une meilleure sécurité.

Augmenter le nombre d'échantillons pendant l'inférence fait grave augmenter les taux de résolution de problèmes des modèles de langage.

Un aperçu des bornes de de Finetti finies et leur impact sur l'inférence statistique.

PERSOMA utilise une gestion efficace de l'historique des utilisateurs pour une meilleure personnalisation des modèles de langage.

Cet article examine les difficultés à échantillonner des solutions du modèle de perceptron binaire symétrique.

Nii-C améliore l'analyse de données bayésiennes grâce à des techniques d'échantillonnage efficaces.

Un nouvel algorithme améliore l'échantillonnage par tranches elliptiques pour les distributions tronquées.

Un regard de plus près sur la méthode LMN pour un rééchantillonnage efficace des signaux.

La méthode MGMC améliore l'efficacité dans l'échantillonnage de distributions gaussiennes complexes.

De nouvelles méthodes d'échantillonnage visent à améliorer l'exactitude et l'équité dans les processus de collecte de données.

Une nouvelle technique simplifie l'échantillonnage à partir de distributions de probabilité complexes en science des données et en finance.

SGMCMC et méta-apprentissage améliorent les réseaux de neurones bayésiens pour de meilleures prédictions.

Cet article explore des méthodes d'échantillonnage innovantes dans les réseaux de neurones en utilisant des variables auxiliaires.

Un aperçu du cadre DLPM pour la modélisation des données et la réduction du bruit.

La recherche se concentre sur la prédiction des erreurs dans la reconnaissance vocale pour une meilleure précision.

Apprends des méthodes d'échantillonnage pour étudier efficacement de grands réseaux.

De nouvelles méthodes améliorent la défense des modèles d'apprentissage automatique contre les attaques adversariales.

Une nouvelle méthode améliore la qualité des images et l'efficacité des processus de génération.

Évaluer les modèles de deep learning pour un usage pratique est super important pour la sécurité et la fiabilité.

De nouvelles techniques améliorent l'efficacité des échantillonnages et des calculs d'énergie en chimie quantique.

Les McGrids améliorent l'extraction des iso-surfaces pour la modélisation 3D complexe.

Cet article examine comment les GNN améliorent la résolution des problèmes SAT.

De nouvelles stratégies améliorent les GFlowNets pour une exploration efficace dans des espaces continus.

Une nouvelle approche utilisant les coordonnées de Cayley améliore les calculs de volume en science moléculaire.

De nouvelles méthodes améliorent la précision de la complétion de tenseurs avec moins d'échantillons.