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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.

Les modèles de langue sont top pour générer du texte mais galèrent un peu avec la prise de décision nuancée.

Flare combine filtrage collaboratif et basé sur le contenu pour des recommandations améliorées.

Cet article parle d'une nouvelle méthode pour générer des preuves de correction en Rust.

Un outil pour évaluer la pertinence et l'adéquation des modèles linguistiques dans des contextes filipins.

Enquêter sur le lien entre le jeu de rôle et les biais dans les modèles de langage.

Les chercheurs utilisent des modèles de langage pour simplifier l'apprentissage du vocabulaire avec des moyens mnémotechniques.

La recherche explore des modèles avancés pour analyser des documents grecs historiques.

Les chercheurs présentent le dataset STOP pour analyser les biais dans les modèles de langage.

Cette étude examine comment les modèles de langage créent des titres de papiers de recherche efficaces à partir de résumés.

La méthode FLEX propose une nouvelle approche pour évaluer les systèmes texte-en-SQL de manière précise.

Utiliser la technologie pour récupérer info sur les traits des plantes facilement sur le web.

Examiner le lien entre les modèles de langage et les réactions du cerveau humain pendant la compréhension.

Llama-AVSR combine l'audio et les visuels pour améliorer la précision de la reconnaissance vocale.

De nouvelles méthodes utilisant des modèles de langage améliorent le traitement des données dans les systèmes d'observation de la Terre.

Cet article parle de comment les robots apprennent à cuisiner en utilisant des infos sur internet.

Le projet EuroLLM vise à créer des modèles linguistiques diversifiés pour améliorer la communication en Europe.

Connecter les marchés pour améliorer les réponses aux questions sur les produits.

Un nouveau benchmark évalue à quel point les modèles d'IA imitent le langage humain.

La recherche évalue les liens entre les modèles de parole et de langage pour une meilleure reconnaissance et traduction.

Cette méthode permet aux modèles de langage de prendre en compte des résultats alternatifs dans la génération de texte.

Explorer l'idée des maths comme un moyen d'exprimer les pensées humaines.

Une méthode pour améliorer la reconnaissance vocale automatique en mélangeant des listes de mots-clés avec des modèles de langue.

Cette étude se concentre sur l'amélioration de la reconnaissance d'entités dans des vieux textes touchés par des erreurs OCR.

Apprends à entraîner des modèles de parole de manière efficace avec moins de ressources étiquetées.

Une nouvelle méthode pour créer des distracteurs intéressants dans les évaluations éducatives.