Derniers articles pour Modèles pré-entraînés

TransTroj améliore les attaques via backdoor, rendant les trucs plus efficaces et plus résistants à la détection.

Un nouveau jeu de données révèle des infos sur l'utilisation des modèles pré-entraînés dans les projets logiciels.

Une stratégie pour améliorer la performance et l'équité dans les modèles d'apprentissage fédéré.

Des recherches montrent une meilleure précision dans la reconnaissance des émotions dans la parole à travers les langues.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité de l'apprentissage actif en apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode d'entraînement aide les modèles de langage à mieux se souvenir des infos.

Une méthode pour évaluer la transférabilité des modèles pré-entraînés pour la détection d'objets.

Cet article présente une nouvelle méthode pour améliorer l'ancrage visuel en fusionnant des données et des connaissances du modèle.

De nouvelles méthodes améliorent la reconnaissance vocale pour les langues sous-représentées en utilisant des données de langues similaires.

Une nouvelle méthode améliore les modèles d'apprentissage profond pour les jeux de données déséquilibrés.

Une nouvelle approche pour classifier du contenu audio-visuel jamais vu.

Explorer de nouvelles méthodes pour améliorer la reconnaissance des émotions dans la parole en utilisant des données naturelles.

Idefics2 met en avant des améliorations dans le traitement vision-langage grâce à des choix de design innovants.

Cette étude examine l'efficacité des modèles multilingues pour détecter les deepfakes audio.

Un nouveau cadre améliore la compréhension de l'IA des espaces 3D.

Preference Flow Matching propose une nouvelle façon d'aligner les résultats de l'IA avec les préférences des utilisateurs.

Un nouveau cadre améliore l'efficacité et la performance de la reconnaissance des entités nommées.

Analyser l'efficacité des ViTs pour la reconnaissance des textures par rapport aux méthodes traditionnelles.

Cette recherche se concentre sur l'amélioration des méthodes pour enlever les infos indésirables des modèles de langage.

Cet article parle d'un nouveau modèle qui combine le traitement visuel et le traitement du langage.

Un nouveau cadre minimise l'effort humain tout en s'attaquant aux biais des modèles.

Une nouvelle méthode améliore l'orientation dans les modèles de diffusion en utilisant l'apprentissage par renforcement.

Analyse des techniques efficaces d'attaque par backdoor clean-label en apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage de nouvelles classes tout en gardant l'ancienne connaissance.

Cet article parle des méthodes pour améliorer comment les robots identifient les usages des objets.

Des modèles avancés prédisent des problèmes cardiaques en utilisant des signaux PPG et ECG.

Une nouvelle méthode pour améliorer la précision des tags en utilisant des modèles pré-entraînés.

Un cadre guide le choix des modèles pré-entraînés efficaces pour la détection de vulnérabilités.

Utiliser des concepts darwiniens pour améliorer les méthodes d'entraînement des réseaux de neurones.

Une étude évalue des modèles d'IA pré-entraînés pour l'interprétation des IRM, des CT et des radiographies.

Un nouveau cadre améliore le dépouillement des données en se concentrant sur des modèles pré-entraînés pour des tâches moléculaires.

Une nouvelle méthode pour le tagging de musique utilisant l'apprentissage par quelques exemples montre des résultats prometteurs.

Cette étude explore l'utilisation de l'apprentissage par transfert pour un contrôle qualité efficace dans la pose de bandes CFRP.

Améliorer la capacité des robots à s'adapter et à apprendre de leurs expériences.

Une nouvelle approche pour régler les problèmes de mémoire en apprentissage automatique.

Une nouvelle approche utilise l'IRM en temps réel pour visualiser les mouvements de production de la parole.

Une nouvelle méthode simplifie la création audio et vidéo pour une meilleure synchronisation.

Un aperçu de l'apprentissage continu et des méthodes innovantes pour garder le savoir dans les modèles d'IA.

Explorer comment l'IA peut apprendre tout en gardant les données des utilisateurs privées.

Des chercheurs améliorent la capacité des ordinateurs à reconnaître des objets fonctionnels dans des environnements 3D.