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Une nouvelle méthode améliore la classification des plantes grâce à des techniques d'apprentissage profond multimodal.

Améliorer l'accès aux artefacts de recherche renforce les efforts de qualité des exigences logicielles.

MultiEdits permet de modifier plusieurs images en même temps grâce à des invites textuelles, améliorant ainsi l'efficacité et la qualité.

Présentation de la planification ouverte ancrée pour améliorer l'exécution des tâches dans le monde réel.

De nouvelles méthodes visent à améliorer les capacités de raisonnement des modèles de langage.

Croissant-RAI améliore la qualité des données et leur utilité pour les applis d'IA.

Une étude sur le réglage des agents de contrôle informatique pour améliorer la performance des tâches.

Améliorer les méthodes pour évaluer la similarité de sens entre les phrases en langage naturel.

Un nouveau jeu de données évalue le raisonnement des grands modèles de langage avec des requêtes complexes.

Explorer la classification multi-label pour améliorer la reconnaissance des relations de discours.

Un nouveau jeu de données améliore l'étude de l'identification des Ragas dans la musique indienne.

Présentation d'un ensemble de données pour améliorer les efforts d'observation de la Terre en utilisant diverses données satellites.

Une nouvelle méthode pour évaluer le raisonnement de bon sens dans les modèles d'IA à travers des tâches ouvertes.

Cette étude examine comment les LLM gèrent les changements dans les tâches de résumé.

Les collections UltraMedical améliorent les modèles de langage médical et traitent les pénuries de données.

Un ensemble de données pour identifier la propagande dans les mèmes arabes pour une meilleure culture médiatique.

Un nouveau système évalue les risques de sécurité dans les images générées par des modèles d'IA.

Une nouvelle approche pour comprendre les métaphores dans les vidéos grâce aux sous-titres automatisés.

Une étude récente reproduit des résultats clés sur l'interprétation des données en utilisant le son et les visuels.

Une étude présente un nouveau critère pour évaluer la performance des prompts dans la création et la récupération d'images.

Le défi ULS23 vise à améliorer la segmentation des tumeurs dans les scans CT pour un meilleur soin du cancer.

Une étude sur l'efficacité de différents modèles légers dans la classification d'images.

Un nouveau jeu de données aide à repérer le contenu subjectif dans les articles de news en arabe.

Cette étude évalue la capacité de GPT-4 à extraire des données de la littérature sur les matériaux.

Un cadre conçu pour standardiser le benchmarking dans la recherche en deep learning topologique.

Une nouvelle approche améliore la détection des vulnérabilités de sécurité logicielle en utilisant des modèles avancés.

MedExQA fixe un nouveau standard pour évaluer les modèles de langage médical en mettant l’accent sur les explications.

Une nouvelle approche pour prédire les changements d'UI des applis mobiles en fonction des actions des utilisateurs.

Une nouvelle méthode améliore les LLMs pour générer du code UI de haute qualité.

Cette étude présente une méthode pour analyser efficacement des ensembles de données biologiques complexes.

OphNet améliore l'analyse du flux de travail chirurgical avec un riche jeu de données vidéo.

Analyser des mèmes nuisibles et leurs effets sur la société.

Une étude examine la robustesse des modèles de segmentation face aux attaques adversariales dans le domaine de la santé.

Une étude révèle des différences de biais dans les modèles linguistiques à travers différentes langues.

Une nouvelle méthode améliore la détection de petites cibles en mouvement dans les images infrarouges.

mOSCAR fournit un ensemble de données multilingues pour améliorer la compréhension des textes et des images par l'IA.

Un ensemble de données complet fusionnant images et textes pour aider l'apprentissage automatique.

De nouvelles méthodes améliorent les ensembles de données d'images tout en garantissant la vie privée et la performance.

Un nouveau benchmark teste le raisonnement compositionnel dans les modèles avancés.

Cette étude examine les méthodes audio pour suivre les mouvements des piétons dans les zones urbaines.