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Cet article explore comment le contexte affecte la capacité des modèles linguistiques à traiter des questions liées au temps.

Améliore l'entraînement des modèles pour les tâches de codage grâce à des techniques de taille de données efficaces.

Une nouvelle bibliothèque Python simplifie la détection d'actions dans les vidéos de sport pour une meilleure analyse.

MindBench améliore l'évaluation des modèles pour comprendre des cartes mentales complexes.

La recherche explore comment améliorer la génération de textes de citation avec des grands modèles de langage.

Un modèle améliore l'identification des experts pour un meilleur engagement des utilisateurs sur les plateformes de questions-réponses.

Un aperçu des stratégies actuelles et des défis dans l'estimation de posture 3D.

Une nouvelle méthode améliore la précision dans l'alignement des images médicales pour la planification des traitements.

Un projet pour créer un chatbot RH avec des conseils d'experts et des méthodes de recherche avancées.

Une nouvelle fonction de perte améliore la précision de la segmentation des tumeurs dans les images médicales.

Cette méthode améliore l'appariement d'images selon les goûts de chacun grâce à des solutions évolutives.

ProtoSAM offre une segmentation efficace avec peu de données, montrant du potentiel en imagerie médicale.

Nouvelle approche aide les robots à apprendre des tâches en générant des images d'actions.

Le framework KGpose améliore la reconnaissance d'objets en estimant des poses 6D à partir d'images.

Un nouveau système crée des jeux de société uniques et captivants en utilisant des technologies avancées.

Une étude sur l'amélioration de la localisation des sources sonores en utilisant mieux les infos audio et visuelles.

Explorer de nouvelles méthodes pour une traduction médicale précise.

Combine des données étiquetées et non étiquetées pour améliorer la précision du modèle.

Une nouvelle méthode améliore la clarté des enregistrements de guitare électrique en s'attaquant aux effets de distorsion.

Cette étude met en avant les améliorations de STR en utilisant RoBERTa à travers les langues.

Combiner la compréhension du langage et la vision améliore les capacités de navigation des robots.

LKCell propose une méthode efficace pour identifier les noyaux cellulaires dans les images médicales.

Explorer de nouvelles méthodes dans l'enregistrement d'images médicales et leur efficacité.

Cette étude met en avant l'importance de la granularité des jeux de données pour améliorer les systèmes de recherche image-texte.

De nouvelles méthodes améliorent la capacité de l'IA à créer de la musique structurée.

Un guide pour gérer les incertitudes dans la segmentation d'images médicales pour un meilleur diagnostic.

Explorer des techniques pour retirer efficacement des données des modèles d'IA.

dlordinal simplifie l'apprentissage profond pour les tâches de classification ordinale.

MIST propose un outil unique pour la segmentation d'images médicales, améliorant la comparaison et l'évaluation.

Un aperçu des stratégies pour gérer les données à longue traîne en apprentissage machine.

La recherche explore l'efficacité des modèles multimodaux pour aider aux activités multi-étapes.

La recherche met en avant le besoin de sécurité solide dans les systèmes robotiques intégrant des LLM.

Un nouveau cadre pour évaluer la performance des modèles de prévision hiérarchique dans des conditions variées.

Présentation d'un outil pour évaluer les méthodes de détection d'anomalies non supervisées dans l'apprentissage fédéré.

Une revue complète des ontologies en science des matériaux et en ingénierie.

Un modèle de deep learning inspiré de la mécanique quantique améliore l'analyse de sentiment dans les textes.

Une nouvelle méthode améliore les prédictions dans la classification multi-étiquette extrême avec des étiquettes manquantes.

Explorer l'impact des modèles de transformateurs dans la création de rapports de radiologie.

Explorer le rôle de l'IA dans l'amélioration de la génération de rapports médicaux et de la précision des diagnostics.

Une étude sur la performance des rapports de radiologie générés par IA par rapport aux experts humains.