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SMT optimise le fine-tuning des grands modèles de langue avec des besoins en ressources réduits.

drGAT utilise l'apprentissage automatique pour prédire comment les cellules réagissent aux médicaments.

D-TrAttUnet améliore la précision de segmentation dans les tâches d'imagerie médicale.

Une nouvelle méthode combine des jetons tangibles et intangibles pour une meilleure compréhension visuelle.

GenWarp génère de nouvelles vues à partir d'images uniques tout en préservant les détails essentiels.

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Une nouvelle méthode pour générer des objets 4D de haute qualité à partir d'images uniques.

Un aperçu de TFMAN et son impact sur l'amélioration de la qualité d'image.

Mamba-2 combine des SSM et des Transformers pour améliorer l'efficacité dans les tâches linguistiques.

Un aperçu des différents modèles d'IA et de leur efficacité dans le traitement des données.

Une nouvelle approche améliore la précision du diagnostic du cancer de la vessie.

Examiner comment les modèles de langue peuvent aider à identifier la maladie d'Alzheimer tôt.

Cet article examine les améliorations des SSM pour résister aux perturbations adversariales.

Comprendre les modèles d'apprentissage profond renforce la confiance dans les diagnostics d'imagerie médicale.

DeltaNet améliore l'efficacité dans le traitement et le rappel d'infos pour différentes applis.

Samba gère efficacement de longues séquences pour un meilleur traitement du langage.

UdanDTI améliore les prédictions sur la façon dont les médicaments interagissent avec les protéines.

Une nouvelle méthode améliore l'analyse vidéo de la coloscopie pour la détection des polypes.

Une nouvelle approche améliore les modèles Transformer pour mieux traiter les longs textes.

Un nouveau modèle améliore la reconnaissance d'actions dans des environnements sombres en utilisant la technologie des transformateurs vidéo.

Cette étude utilise des autoencodeurs épars pour interpréter les sorties de la couche d'attention dans les transformers.

Examiner le comportement d'attention inhabituel dans les modèles Transformer.

Un nouveau modèle améliore la communication et la formation entre les agents en utilisant des cartes de croyance.

Une nouvelle méthode réduit les besoins de stockage pour les graphiques 3D sans perte de qualité.

Cette étude présente une nouvelle méthode pour détecter des anomalies dans divers contextes.

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Explorer l'encodage différentiel et son impact sur les modèles d'apprentissage graphique.

Un nouveau modèle s'attaque aux biais et améliore les prévisions des prix des actions en utilisant des données diverses.

Ce papier propose une méthode pour convertir l'ICL en poids de modèle afin d'améliorer la performance.

Une étude sur les capacités d'apprentissage des grands modèles de langage dans des tâches d'arithmétique modulaire.

FairDomain vise à améliorer l'équité dans l'IA pour l'imagerie médicale à travers différentes technologies.

GRASS améliore les réseaux de neurones graphiques avec des mécanismes de réinvention et d'attention innovants.

Un nouveau classificateur améliore l'explicabilité et la précision dans la reconnaissance d'images par IA.

FreeCG améliore la modélisation moléculaire en boostant l'efficacité et la précision.

Examiner les difficultés que rencontrent les modèles avec de longues séquences dans différentes applications.

Voici Toto, un modèle conçu pour améliorer les prévisions de séries temporelles pour les métriques d'observabilité.

PosFormer améliore la reconnaissance des expressions mathématiques manuscrites en utilisant des infos de position.

Découvrez comment l'IA transforme la génération de musique avec BandControlNet.

De nouvelles méthodes améliorent la détection des changements dans les images satellites au fil du temps.

Un aperçu des avancées des GNN et de leur interprétabilité.