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Exploiter les grands modèles de langage pour générer des assertions de manière efficace dans la vérification de conception électronique.

Cette étude évalue les compétences de raisonnement des LLM en utilisant le problème difficile du 3-SAT.

Cette recherche montre comment l'IA améliore l'efficacité de la planification des emplois.

La recherche se concentre sur l'amélioration de la fiabilité des grands modèles de langage en utilisant la quantification de l'incertitude.

Un nouveau système pour générer et évaluer des tests unitaires de manière efficace.

La recherche examine comment les matériaux d'analyse aident à valider les menaces à la sécurité.

Un nouveau système combine l'IA et les recherches sur le web pour détecter la désinformation plus efficacement.

Découvrez comment RED-CT améliore les applications de modèles linguistiques dans des contextes à ressources limitées.

Un nouveau système génère des modèles 3D de bâtiments à partir d'instructions en langage simple.

Une nouvelle méthode utilisant des modèles de langage pour compresser efficacement des nuages de points 3D.

Un nouveau système améliore l'exactitude de la vérification des faits en utilisant des graphes de connaissances et des structures communautaires.

Découvrez comment la technologie transforme l'éducation au patrimoine culturel grâce à des expériences immersives.

Explorer comment les LLM peuvent impacter les soins aux patients et l'analyse des données de santé.

Une nouvelle méthode pour améliorer l'attention dans la génération de code par des modèles de langage.

Une analyse des LLM et de leurs différences par rapport à l'acquisition du langage humain.

Cet article examine la performance des LLM sur des tâches de raisonnement liées aux graphes.

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

L'IA change la façon dont on crée et trouve du contenu mode.

Cette étude explore comment les véhicules peuvent utiliser l'IA pour améliorer la sécurité et la communication.

CoRA améliore les systèmes de recommandation en intégrant des fonctionnalités collaboratives dans les modèles de langage.

Cette étude dévoile des infos sur les attitudes du public envers la vaccination en utilisant des données des réseaux sociaux.

Biorecap aide les chercheurs à résumer les études récentes pour un accès rapide à l'info.

Un benchmark multi-domaine évalue les capacités de génération de code des LLM dans différents domaines.

Une nouvelle méthode améliore la précision de la reconnaissance vocale en utilisant des modèles de langue pour de meilleures transcriptions.

Une nouvelle méthode utilise la détection d'anomalies pour améliorer l'identification des vulnérabilités dans les logiciels.

Cet article explique comment les contrefactuels améliorent la clarté des décisions en apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode localise des événements vidéo en utilisant de grands modèles pré-entraînés sans formation spécifique.

Examiner les biais dans les grands modèles de langage en analysant des déclarations politiques.

Explorer comment les LLMs transforment l'avenir des soins de santé.

Explorer les avancées dans la génération de recettes de cuisine détaillées avec des outils d'IA.

Améliorer les LLM pour une meilleure précision et cohérence dans la traduction médicale.

Cet article parle d'un nouveau cadre pour améliorer le raisonnement dans les modèles d'IA.

Cette étude examine l'efficacité des LLMs en musicologie et leur fiabilité.

Cette étude examine comment les LLM évaluent les résumés de rapports de bogues par rapport aux évaluateurs humains.

De nouvelles méthodes améliorent la sélection des outils pour les modèles de langue.

Un nouveau point de repère évalue les biais dans les modèles de langue utilisés pour les diagnostics médicaux.

Cette étude compare différents LLM pour trouver des bugs et détecter des vulnérabilités dans les logiciels.

AIvril améliore la génération de code RTL grâce à une vérification automatique de la syntaxe et une vérification fonctionnelle.

Explorer comment les LLM peuvent identifier efficacement des instances de données inhabituelles.

Explorer l'efficacité et l'adaptabilité des modèles de langue grâce à un design modulaire.