Derniers articles pour Entraînement

BAM améliore l'efficacité de MoE en intégrant les paramètres d'attention et de FFN.

I-SHEEP permet aux grands modèles de langage d'apprendre en continu à partir de données générées.

xGen-MM améliore les modèles multimodaux pour un meilleur apprentissage des images et du texte.

SecKnowledge et CyberPal.AI renforcent le rôle de l'IA dans la lutte contre les défis de la cybersécurité.

Cette étude évalue la précision de l'IA dans le diagnostic du paludisme dans différents milieux de santé.

AdaResNet propose une solution dynamique pour équilibrer les données d'entrée et les données traitées dans les réseaux de neurones.

Une nouvelle méthode pour créer des images de tableaux synthétiques de haute qualité pour de meilleurs outils de reconnaissance.

Cet article parle des méthodes pour améliorer les outils de codage pour plusieurs langues.

Un nouveau cadre améliore l'efficacité de la formation pour les réseaux complexes.

Une nouvelle méthode améliore la réparation de programmes en utilisant des retours basés sur le processus.

Le modèle RedWhale améliore la compréhension du texte coréen grâce à des techniques spécialisées.

Découvre comment les modèles de langage protéique aident à prédire les comportements et les fonctions des protéines.

Des recherches montrent qu'il y a un écart de condition physique entre les joueurs d'esports et les étudiants universitaires.

Une nouvelle méthode améliore les capacités des modèles de langage sans perdre la connaissance originale.

Examiner le rôle des données dans l'amélioration de la traduction pour les langues à faibles ressources.

L'IA transforme la conception des niveaux de jeux grâce à des techniques d'apprentissage par renforcement.

Le dataset N-DriverMotion améliore la reconnaissance des mouvements des conducteurs pour des routes plus sûres.

Cette étude utilise ControlNet pour améliorer la génération d'images à partir de descriptions d'art abstrait.

Une nouvelle approche simplifie l'entraînement des réseaux de neurones équivariants pour de meilleures performances.

Une nouvelle méthode permet de faire de la modélisation 3D juste à partir de deux images sans avoir besoin des détails de la caméra.

Cette recherche montre comment les robots apprennent des tâches complexes grâce à l'entraînement dans le monde réel.

Une étude révèle des solutions pour les incohérences dans les modèles multimodaux en utilisant des prompts modifiés.

Une nouvelle méthode de navigation améliore la sécurité des robots dans des environnements bondés.

Un nouvel algorithme améliore l'efficacité des ensembles de données pour le fine-tuning des modèles de langue.

SONA crée des cas extrêmes difficiles pour améliorer l'entraînement des modèles en apprentissage automatique.

Cette méthode améliore le processus d'apprentissage des graphes de connaissances grâce à un entraînement structuré.

Un nouveau modèle améliore la reconnaissance vocale en combinant efficacement les entrées audio et visuelles.

De nouvelles méthodes améliorent les évaluations de risque de cancer du sein en utilisant l'apprentissage profond.

Une nouvelle méthode améliore considérablement la clarté des images sous-marines.

Une nouvelle approche pour améliorer l'entraînement de GFlowNet avec des récompenses dépendantes de la politique.

Un modèle économique pour s'entraîner aux procédures coronariennes avec des cœurs de porc.

Explorer l'efficacité des données blendfake dans les méthodes de détection des deepfakes.

Cette étude se concentre sur la formation des aidants qui s'occupent des enfants atteints de diabète de type 1.

Une nouvelle méthode permet aux modèles linguistiques de corriger leurs propres erreurs en maths.

Une nouvelle méthode pour améliorer l'entraînement des modèles de récupération en utilisant des réseaux correcteurs.

Une étude sur l'amélioration des modèles linguistiques en utilisant des articles médicaux ciblés.

Cet article examine les besoins énergétiques croissants de l'IA et ses implications pour les systèmes électriques.

FTLGAN améliore la reconnaissance faciale pour les images basse résolution, garantissant une meilleure identification.

Une enquête révèle des infos sur l'utilisation des LLM et les inquiétudes dans un cadre pédiatrique.

Une nouvelle méthode améliore la reconnaissance des graphiques par les machines pour une meilleure accessibilité.