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Cette étude évalue des méthodes d'apprentissage automatique pour mesurer avec précision les niveaux de pauvreté.

Une nouvelle méthode réduit les hallucinations dans les modèles de langage qui traitent des images et du texte.

Fast-FedUL propose des méthodes rapides pour supprimer des données en apprentissage fédéré tout en garantissant la vie privée.

Une étude révèle des infos sur la quasi-localité en mécanique quantique.

Analyser les motifs de langage pour identifier le contenu négatif sur les réseaux sociaux.

Cette étude évalue comment les modèles de langage gèrent les affirmations sur le changement climatique.

Un nouveau modèle prédit les épidémies d'insectes dans les forêts européennes en se basant sur des facteurs environnementaux.

Explorer comment les robots peuvent mieux comprendre et expliquer les conversations avec les gens.

Ce travail améliore la génération de légendes d'images grâce à de meilleurs benchmarks et méthodes d'évaluation.

Une nouvelle méthode améliore l'évaluation de la qualité des images avec un dataset diversifié.

Une nouvelle méthode pour évaluer les explications des neurones dans les modèles d'apprentissage profond.

Un modèle qui étudie les interactions gazeuses dans les galaxies et leur impact sur l'évolution.

Présentation d'un modèle qui génère de l'audio et de la vidéo synchronisés avec des niveaux de bruit mélangés.

Examiner des silicates cristallins éclaire la formation des planètes dans les disques protoplanétaires.

Un nouveau standard pour évaluer les modèles de langue française améliore les capacités multilingues.

Présentation de l'Averaging Dynamique Fédéré pour améliorer la communication dans l'apprentissage profond distribué.

Recherche sur l'optimisation des modèles de deep learning avec des techniques de sparsité et de quantification.

Examiner l'impact de la qualité du jeu de calibration sur la performance des LLM après quantification.

Cette étude compare l'apprentissage profond aux modèles traditionnels pour estimer les risques de cancer liés aux radiations.

De nouvelles méthodes améliorent la compréhension par les machines des interactions dynamiques dans le contenu vidéo.

Voici SwiLoRA, une méthode qui optimise l'entraînement des grands modèles de langage avec moins de ressources.

Des chercheurs développent un modèle pour améliorer l'apprentissage des graphes en utilisant des données provenant de diverses sources.

Un modèle évalue la lisibilité des articles Wikipedia dans 14 langues.

La technologie IA améliore l'identification des scolytes et la gestion des forêts.

Une nouvelle technique améliore la génération d'images à partir de textes.

Des tests récents montrent que les LLM ont des faiblesses en raisonnement simple malgré leurs bons scores aux benchmarks.

La recherche met en avant l'application de l'apprentissage automatique dans l'étude des mutations protéiques et des propriétés moléculaires.

De nouvelles métriques mettent en lumière les limites des modèles de langage dans leur capacité à représenter la réalité.

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

Cette étude évalue les capacités de prévision des modèles de langage par rapport aux humains.

De nouveaux modèles 3D améliorent la précision de l'analyse des atmosphères stellaires et de la spectroscopie.

ExoDeepFinder détecte efficacement les événements rares d'exocytose dans des vidéos grâce à l'apprentissage profond.

Setokim améliore la fusion de la compréhension visuelle et textuelle grâce à une tokenisation innovante.

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.

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

Un modèle d'apprentissage profond conçu pour optimiser l'utilisation des codons chez différents organismes.

M2CVD améliore la détection des vulnérabilités logicielles grâce à des approches de modèle collaboratif.

Un nouveau modèle vise à prédire efficacement les pannes en cascade dans les réseaux électriques.

Un aperçu de l'optimisation par essaim de particules et ses applications dans divers domaines.