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Un nouveau cadre améliore la création des messages de commit grâce à l'automatisation.

STARLING crée des jeux textuels variés pour améliorer les capacités d'apprentissage des agents RL.

Cet article examine comment les formes internes dans les modèles de langue évoluent pendant leur processus d'apprentissage.

De nouvelles méthodes transforment la façon dont les machines comprennent et génèrent le langage humain.

Un système révolutionnaire permet des opérations LLM rapides sur les smartphones, améliorant la vie privée des utilisateurs.

DLLM combine l'apprentissage par renforcement avec des modèles de langue pour de meilleures performances sur les tâches.

Un aperçu des avancées des modèles linguistiques pour les langues indiennes et de leurs défis.

Softmax-DPO introduit des échantillons négatifs pour mieux aligner les préférences des utilisateurs dans les recommandations.

Un nouveau jeu de données génère des suggestions d'actions en temps réel pour les spectateurs de vidéos égocentriques.

Un ensemble de données pour tester la compréhension des différences de formulation par les modèles de langage.

Les progrès des modèles de langage améliorent l'extraction de données des articles scientifiques sur les matériaux.

Un nouveau jeu de données et un benchmark améliorent l'analyse des séquences protéiques grâce à l'IA.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité des conversations dans les modèles de langage grâce à des techniques de planification.

Une étude sur la performance de petits modèles de langage ouverts sur différentes tâches.

Les LLM peuvent aider à protéger contre l'ingénierie sociale, mais ils peuvent aussi poser de nouveaux risques.

Explorer le rôle des modèles de langage dans le traitement des données structurées.

Une nouvelle méthode améliore la façon dont les modèles d'IA comprennent les relations spatiales.

Mirage améliore l'attribution des réponses dans les systèmes de génération augmentée par récupération.

Examiner comment les modèles de langage gèrent les mots espagnols ambigus à travers un nouveau dataset.

La contamination des données affecte grave l'évaluation des grands modèles de langue.

Avancées dans le fine-tuning des modèles de langage avec des techniques innovantes.

Une nouvelle méthode améliore notre façon d'évaluer les contre-narrations à la haine.

Cette étude examine les opinions du public sur l'itinérance en utilisant l'analyse des réseaux sociaux.

Une nouvelle méthode pour définir des récompenses pour les agents d'apprentissage par renforcement en utilisant des modèles de langage.

CTBench aide les chercheurs à choisir de meilleures caractéristiques de base pour les essais cliniques en utilisant l'IA.

Cette étude évalue la performance des modèles linguistiques en utilisant les tests INVALSI italiens.

L'auto-jeu peut-il améliorer les performances des modèles linguistiques dans des contextes coopératifs ?

Les chercheurs utilisent des sondes propositionnelles pour améliorer la fiabilité des modèles linguistiques.

Explore comment les réglages de température influencent la génération de texte dans les modèles de langue.

Une nouvelle méthode mesure comment les modèles linguistiques adaptent leurs croyances avec de nouvelles preuves.

Cet article met en avant le besoin d'une classification claire dans les tâches de langage à long contexte.

Un cadre pour réduire les biais dans les modèles de langage IA tout en gardant l'exactitude.

Une nouvelle méthode améliore les demandes des utilisateurs pour des résultats de modèles linguistiques plus sûrs et plus efficaces.

Exploration de comment les outils d'IA simplifient les revues systématiques dans la recherche en santé.

Ce projet simplifie les résumés de sortie, réduisant la charge de documentation pour les médecins.

Une analyse de comment les modèles de langue peuvent aider dans l'exploration de processus à travers des tâches spécifiques.

Cette recherche examine comment les modèles linguistiques prédisent l'ordre des adjectifs.

Les modèles de langue avancés améliorent les tests automatisés des applis mobiles, détectant des bugs cruciaux.

Les frameworks de test améliorent la fiabilité des modèles de langage pour donner des réponses fiables.

Un ensemble de données aide les modèles de langue à estimer les glucides dans les repas à partir de descriptions quotidiennes.