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Fed-CPrompt améliore l'apprentissage continu fédéré tout en préservant la vie privée des utilisateurs.

Un aperçu de l'importance de l'apprentissage continu dans les systèmes d'IA.

MoP-CLIP améliore les modèles d'apprentissage dans des environnements de données en évolution.

Une nouvelle méthode améliore la technologie de reconnaissance vocale sans perdre les connaissances déjà acquises.

Un nouveau modèle permet de prévoir efficacement la charge de travail dans le cloud.

Un nouveau cadre aide les robots à apprendre efficacement à partir de données limitées.

Cette étude examine comment améliorer la gestion de la mémoire dans les systèmes d'apprentissage continu.

Un nouveau modèle promet un meilleur apprentissage pour l'intelligence artificielle grâce à des méthodes inspirées du cerveau.

Ada-QPacknet combine le pruning adaptatif et la quantification pour un apprentissage continu efficace.

Une étude améliore la reconnaissance vocale pour les personnes âgées, en utilisant des techniques innovantes.

Examiner les défis de la rétention des connaissances dans les gros modèles de langage pendant l'entraînement continu.

Une étude explore des stratégies d'apprentissage continu pour améliorer les systèmes de récupération d'infos.

Une nouvelle méthode améliore la reconstruction 3D à partir d'une seule image tout en préservant les formes apprises.

Une nouvelle méthode pour aider l'IA à apprendre en continu sans perdre ses connaissances passées.

Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage fédéré en réduisant les différences de données entre les clients.

Une nouvelle approche pour garder le savoir dans les données graphiques malgré les mises à jour continues.

Des chercheurs développent des masques de poids pour aider les modèles à garder leurs connaissances en apprenant de nouvelles tâches.

Le modèle CLEVER améliore la recherche d'infos grâce à un apprentissage continu efficace.

Examen de comment l'isolement des paramètres améliore l'apprentissage continu grâce à des méthodes d'entraînement sparse dynamiques.

Nouveau cadre lie le Client Drift et l'Oubli Catastrophique pour améliorer la performance des modèles.

Présentation de métriques qui prennent en compte la difficulté des tâches dans les évaluations d'apprentissage continu.

Ce cadre aborde l'apprentissage incrémental en télédétection avec une précision améliorée.

Une nouvelle méthode améliore la modélisation 3D à partir d'images 2D tout en surmontant les défis d'apprentissage.

Examen du compromis entre le fine-tuning et la préservation des compétences générales dans les modèles d'IA.

Une étude analyse les méthodes de fine-tuning pour les modèles de langue afin de garder des connaissances à travers les langues.

De nouvelles méthodes améliorent l'apprentissage des tâches et la rétention dans les systèmes de dialogue.

La nouvelle méthode BAdam améliore l'apprentissage continu pour les robots, en gardant les connaissances précédentes tout en apprenant de nouvelles tâches.

Une méthode pour améliorer l'apprentissage continu en apprentissage automatique grâce aux données en continu.

Analyser les effets du fine-tuning et proposer le prompting conjugué comme solution.

De nouvelles méthodes améliorent l'alignement des modèles de langue avec les valeurs humaines.

Améliorer l'apprentissage continu en gardant des connaissances grâce aux données du web.

La recherche met en avant l'oubli catastrophique dans les modèles de langage multimodaux après le fine-tuning.

Une stratégie basée sur le clustering aide les machines à apprendre en continu sans perdre les connaissances précédentes.

De nouvelles méthodes améliorent l'efficacité mémoire et la précision dans la segmentation d'objets vidéo.

De nouvelles méthodes améliorent l'adaptabilité des modèles linguistiques tout en gardant les connaissances passées.

Une méthode qui imite l'apprentissage humain pour une meilleure adaptabilité des machines.

Un nouveau modèle de réseau de neurones améliore la reconnaissance de texte dans divers tâches et domaines.

Présentation d'une approche flexible pour que les machines apprennent plusieurs tâches sans oublier.

t-DGR propose une nouvelle approche de l'apprentissage continu, améliorant la rétention des tâches et la performance.

Une nouvelle méthode améliore les Transformers pour de meilleures prévisions de séries chronologiques dans des situations de données limitées.