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Cet article passe en revue la fiabilité des modèles dans l'analyse des données visuelles.

Évaluer l'impact des stratégies de décodage sur la performance des LLM.

Une nouvelle méthode utilisant des modèles de diffusion améliore l'efficacité et l'efficacité du placement des puces.

Les réseaux Tiled Bit optimisent les modèles d'apprentissage profond pour une meilleure efficacité et performance.

Cet article présente des quantiles minimax pour de meilleures estimations statistiques.

Une nouvelle approche pour réduire la latence de fin dans les applis en utilisant un pool de threads dynamique.

Ce papier analyse l'importance du auto-tuning pour les GPU AMD dans le calcul haute performance.

Combiner des LLM et Prolog améliore le raisonnement dans la génération de texte.

DropKAN améliore la performance des KAN en s'attaquant aux problèmes de Dropout.

Analyser l'importance et les difficultés d'évaluer les modèles d'IA multimodaux.

Techniques pour améliorer la maintenance et les performances des outils d'analyse statique.

Cette étude met en avant les améliorations de STR en utilisant RoBERTa à travers les langues.

Cet article examine comment le traitement configural aide à la reconnaissance d'objets.

Un nouveau cadre évalue comment les modèles de deep learning fonctionnent sur différents GPU.

Découvre comment la taille du vocabulaire influence la performance des gros modèles de langage.

Une étude sur l'optimisation des agents RL par une sélection soigneuse des instances d'entraînement.

Méthodes pour optimiser la performance dans l'entraînement et l'inférence des grands modèles de langage.

Des modèles plus petits, adaptés à des domaines spécifiques comme la médecine, montrent un grand potentiel.

Explore comment les automates cellulaires révèlent la dynamique des employés et influencent la performance dans les organisations.

Un nouveau modèle améliore la compréhension des contenus de jeux vidéo par l'IA.

Une nouvelle méthode améliore la précision de classification et l'adaptabilité grâce à la détection d'erreurs.

Cette étude analyse la performance des circuits de réseaux neuronaux et leur fiabilité.

Combiner des états de produit matriciel et des polynômes de Chebyshev pour une approximation de fonction efficace.

Une méthode pour accélérer l'entraînement des modèles de langage multimodaux tout en améliorant la performance.

Explore comment la microstructure influence la performance des matériaux hyperélastiques.

Un nouveau repère améliore la compréhension des modèles sur les longues vidéos et le langage.

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

Explorer le passage des produits scalaires aux similarités apprises pour un meilleur classement.

Une étude révèle comment des étapes de réflexion supplémentaires améliorent les performances des RNN dans Sokoban.

SCALL ajuste les tailles d'embedding pour de meilleures recommandations en utilisant moins de mémoire.

Cette méthode améliore la création de prompts pour les grands modèles de langage, ce qui booste la performance globale.

Examiner les défis de l'équité dans l'IA pour l'imagerie médicale.

Analyser l'efficacité des RAG et des LLMs à long contexte dans le traitement du texte.

Nouveau design d'actionneur améliore les capacités des robots sous-marins en imitant les nageoires de poissons.

Apprends comment les agents s'influencent mutuellement dans le milieu de travail grâce à la motivation et aux contrats.

Une nouvelle approche pour améliorer l'apprentissage multimodal avec des données manquantes.

Cette étude examine les contraintes pour la fonction ReLU répétée dans les réseaux de neurones.

Une nouvelle méthode améliore l'analyse des données neuronales dans différentes régions du cerveau.

L'attention sparse améliore le suivi des connaissances en se concentrant sur les interactions passées pertinentes.

Une nouvelle méthode améliore la vérification automatisée des demandes pour des infos fiables.