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

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Une méthode d'ensemble innovante améliore la précision des modèles linguistiques et visuels.

Combiner des infos audio et visuelles aide à mieux reconnaître les objets dans les vidéos.

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HALvest combine des réseaux de citations et des textes pour des analyses de recherche améliorées.

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Un nouveau système améliore l'efficacité de l'entraînement des modèles de langage multimodaux de grande taille.

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Inf-MLLM améliore l'efficacité dans la gestion de flux de données complexes avec des ressources limitées.

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Des scientifiques mélangent des données de séries temporelles avec du texte pour améliorer les prévisions météo.

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RapGuard offre une sécurité contextuelle pour les modèles de langage multimodaux.

Les avancées en IA améliorent les capacités de réponse aux questions visuelles.