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De nouvelles méthodes améliorent la qualité de la synthèse vocale dans les systèmes TTS.

Une étude montre que les LLM galèrent avec les questions à choix multiples quand il n'y a pas d'options correctes.

AUTOGENICS génère des commentaires utiles en ligne pour des extraits de code sur Stack Overflow.

Un aperçu de Sparse Mamba, une méthode pour mieux contrôler les modèles de langue.

Examiner le biais sociétal dans les modèles de langue chinois et les moteurs de recherche.

Une nouvelle approche améliore la gestion des données vidéo tout en gardant de bonnes performances dans les applis en temps réel.

Explorer de nouvelles méthodes pour améliorer la récupération de passages avec une collection de tests à grande échelle.

Une nouvelle approche pour valoriser les données met l'accent sur leur unicité pour l'apprentissage automatique.

Cette étude examine comment les modèles de langue améliorent les résultats OCR pour les journaux historiques.

Comparer l'efficacité des modèles de langage pour classifier des textes sur le changement climatique et l'écologie.

Examiner l'organisation et la spécialisation des neurones dans les modèles de transformeurs.

Un nouveau cadre améliore les modèles de processus en utilisant des insights d'experts et des modèles linguistiques.

De nouvelles méthodes de filigrane protègent les créateurs dans les modèles génératifs audio.

Systèmes simplifiés pour améliorer les interactions entre les humains et les machines.

Une étude sur l'amélioration des modèles linguistiques en utilisant des articles médicaux ciblés.

Examiner comment la langue cache des croyances nuisibles sur les femmes.

Cette étude examine l'utilisation de systèmes génératifs pour gérer des photographies historiques dans les archives catalanes.

Des chercheurs ont développé une technique pour protéger des mots importants dans des données textuelles.

Examiner le rôle de l’attention à travers les différentes couches des modèles de langue.

Cette méthode améliore la précision de reconnaissance des noms rares dans les sorties vocales.

Doppelgänger aide les modèles de langage à garantir des réponses précises et sans parti pris.

Des recherches montrent des liens entre les modèles de langue et le traitement du cerveau humain.

Une nouvelle méthode améliore la précision dans la normalisation des termes médicaux en utilisant des modèles linguistiques.

Utiliser des modèles avancés pour améliorer l'analyse des rapports de sécurité dans le secteur de la santé.

Une nouvelle méthode aide les robots à apprendre des tâches plus efficacement grâce aux modèles de langage.

Une étude sur l'utilisation des modèles de langue pour corriger les erreurs dans les systèmes de reconnaissance vocale.

KodeXv0.1 fixe une nouvelle référence pour répondre aux questions financières avec précision.

Une nouvelle méthode améliore la régression symbolique en utilisant des modèles de langage pour une meilleure analyse des données.

Cette étude évalue les modèles de langage dans la classification de la toxicité du contenu politique.

Une nouvelle technique révèle des faiblesses dans les mesures de sécurité de l'IA pour les modèles de langage.

Des commentaires de code incohérents peuvent causer des bugs et des soucis de logiciel.

Le dataset ES-KT-24 améliore le suivi des connaissances avec des données de jeux éducatifs et des vidéos.

Un nouveau système combine des LLM et de l'IA symbolique pour plus de précision et de transparence.

GenMS transforme la recherche de matériaux en générant de nouvelles structures cristallines à partir de simples entrées de langage.

Des chercheurs présentent Blind-VaLM, qui améliore les modèles de langage avec des connaissances visuelles de manière efficace.

Promptriever simplifie la récupération d'infos en suivant les instructions des utilisateurs.

Cette recherche examine l'utilisation de modèles de langage pour simplifier la programmation des robots grâce au langage naturel.

Découvrez comment l'alignement des préférences améliore les systèmes de synthèse vocale pour de meilleures expériences utilisateurs.

Le cadre ARTICLE améliore la qualité des données en traitement du langage naturel grâce à l'auto-cohérence.

Les tests Linguini évaluent à quel point les modèles raisonnent avec des langues diverses.