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Un nouveau cadre améliore l'évaluation des systèmes RAG dans des domaines spécialisés.

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Une étude sur les défis et solutions pour les hallucinations dans les MLLMs.

Une nouvelle méthode améliore la précision des modèles vision-langage, réduisant le contenu trompeur.

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Explorer des LLM pour identifier des anomalies dans des données de séries temporelles.

Une nouvelle méthode améliore la précision de la génération de rapports financiers en utilisant des modèles de langage.

Une étude révèle des méthodes efficaces pour identifier les hallucinations dans les grands modèles de vision-langage.

Cet article examine les problèmes de hallucination de code dans les LLM et leurs implications.

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De nouveaux outils améliorent la formation chirurgicale en utilisant des données vidéo et textuelles.

Cette étude examine comment la planification aide à réduire les erreurs factuelles dans la génération de texte.

Une méthode pour améliorer la précision des modèles de langue en détectant les hallucinations.

ConVis vise à réduire les inexactitudes dans les grands modèles de langage multimodaux.

Un nouveau cadre améliore la précision des réponses dans les modèles d'IA en se concentrant sur les preuves.

Présentation de LRP4RAG, une méthode pour mieux détecter les hallucinations dans les modèles de langage.

Un nouveau cadre améliore la précision des légendes d'images et réduit les erreurs.

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Un aperçu des complexités et des améliorations dans la technologie de traduction de la parole à la parole.

Une nouvelle méthode pour évaluer l'incertitude dans les résultats des modèles de langue pour plus de fiabilité.

Une nouvelle méthode s'attaque au problème de détecter les inexactitudes dans les textes générés par l'IA.

Un nouveau modèle améliore la façon dont les chercheurs gèrent les citations et les articles académiques.

Un nouveau cadre améliore les descriptions de texte en utilisant des images et des données structurées.

Une nouvelle approche pour réduire les inexactitudes dans les modèles de langage en utilisant le scepticisme.

Examiner les risques et les défis de la technologie IA dans les applications médicales.

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Examiner les hallucinations de l'IA et la pensée critique dans les interactions humaines.

Un nouveau cadre améliore la précision et réduit les erreurs dans la génération de textes médicaux.

THaMES propose un cadre pour réduire les hallucinations dans les modèles de langage.

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Cette recherche teste un outil pour améliorer la précision des modèles de langage basés sur le trafic.

Une nouvelle méthode améliore la détection des inexactitudes dans les modèles de langage.

SLaVA-CXR améliore la génération de rapports de radiographies thoraciques pour une meilleure efficacité clinique.

Le cadre PACU améliore les VLLMs en perfectionnant les invites et en utilisant des légendes d'images.

Examen des problèmes de précision dans les gros modèles de langage et leurs effets sur la société.

Un nouveau cadre améliore la détection des faux résultats dans les modèles de langage en utilisant des données non étiquetées.