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Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage des données dans les environnements de streaming.

Une nouvelle méthode améliore la capacité des grands modèles de langage à oublier des informations sensibles.

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Nouvelles méthodes pour améliorer la rétention de mémoire dans l'intelligence artificielle.

Une nouvelle méthode améliore l'adaptabilité des modèles d'apprentissage machine dans des situations dynamiques.

MIGU améliore l'apprentissage continu dans les modèles de langue sans avoir besoin de vieilles données.

RAIL fusionne l'apprentissage continu avec des modèles de vision-langage pour une meilleure adaptabilité.

Cette étude examine comment la taille du modèle influence la performance dans l'Apprentissage Continu en Ligne.

LEMoE propose des mises à jour efficaces pour les grands modèles de langage, répondant à des défis clés.

Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage continu en intelligence artificielle avec une mémoire limitée.

CLIP-CITE améliore les modèles CLIP pour des tâches spécifiques tout en gardant de la flexibilité.

pFedDIL améliore l'apprentissage automatique en gardant des connaissances tout en s'adaptant à de nouvelles tâches.

Présentation d'une méthode qui améliore l'apprentissage avec peu de données sans oublier les connaissances passées.

Une étude sur l'utilisation de l'incertitude prédictive pour réduire l'oubli catastrophique dans les modèles d'apprentissage automatique.

La compensation de dérive apprenable améliore la performance du modèle en apprentissage continu.

Présentation de FedGTG pour garder des connaissances tout en apprenant dans des environnements fédérés.

Une nouvelle approche s'attaque aux défis de la segmentation d'image tout en gardant en mémoire les anciennes catégories.

De nouvelles méthodes s'attaquent aux défis de l'apprentissage automatique pour une meilleure performance.

Un nouveau cadre améliore la capacité des modèles à répondre à des questions sensibles au temps.

FETCH améliore l'utilisation de la mémoire tout en gardant la précision dans les tâches d'apprentissage automatique.

Une nouvelle approche pour améliorer l'apprentissage continu avec des invites et de la distillation de connaissances.

Une nouvelle méthode qui améliore les performances des LLM tout en réduisant l'utilisation des ressources.

Une nouvelle théorie dévoile des infos sur l'apprentissage continu et l'oubli dans l'IA.

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

Présentation de NeST pour mieux apprendre de nouvelles classes sans oublier les anciennes.

Une nouvelle façon d'évaluer la performance des modèles et la rétention des connaissances.

Une étude sur les approches locales et globales dans les algorithmes d'apprentissage continu.

Découvrez comment l'apprentissage continu transforme l'intelligence artificielle et ses applications.

Le cadre EverAdapt traite de la reconnaissance des pannes dans des conditions de machine changeantes.

La recherche se concentre sur des modèles de langue multilingues efficaces en utilisant la Distillation des Connaissances et un Mélange d'Experts.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité d'apprentissage tout en préservant les connaissances dans les systèmes d'apprentissage fédéré.

Une nouvelle méthode aide à classifier les vues du cœur sans perdre les connaissances précédentes.

Ce papier présente l'auto-supervision agrégée pour améliorer l'apprentissage incrémental.

Une nouvelle approche vise à améliorer la résistance de l'apprentissage actif aux attaques.

De nouvelles méthodes améliorent les modèles ASR pour plusieurs langues, tout en préservant les connaissances passées.

CluMo aide les modèles à apprendre en continu dans la réponse à des questions visuelles sans oublier ce qu'ils ont appris avant.

Une nouvelle méthode améliore les capacités des modèles de langage sans perdre la connaissance originale.