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TabSQLify simplifie le raisonnement sur les tables en décomposant les grandes tables pour un meilleur traitement.

Cette étude explore l'utilisation de modèles de langage pour un alignement d'ontologie efficace.

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Un nouveau benchmark révèle des lacunes dans la compréhension visuelle des grands modèles de langage.

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Cette étude examine les biais dans les grands modèles de langage utilisés en santé.

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Le QD contextuel s'appuie sur les succès passés pour créer des solutions diverses.

Un corpus japonais solide créé à partir de données de Common Crawl améliore la performance des LLM.

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LLM4EA améliore l'efficacité de la connexion des entités dans des graphes de connaissance variés.

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Un nouveau cadre utilise des commentaires simulés pour améliorer la détection des fausses infos.

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