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Les questions d'étude remettent en question la nécessité d'optimiser les exemples en contexte quand des instructions claires sont données.

Enquête sur comment les différences de compétence influencent la performance dans des contextes compétitifs.

AV-SUPERB évalue les modèles audio et visuels sur différentes tâches pour une meilleure performance.

Aborder les préoccupations éthiques en enlevant de la mémoire sélective dans les modèles d'IA.

Comment la composition de l'équipe et la coordination influencent la performance dans les organisations.

L'analyse montre des disparités démographiques dans la précision des prédictions de l'âge cérébral.

DeepATLAS identifie efficacement les structures anatomiques dans les scans CT sans avoir besoin de beaucoup de données étiquetées.

Un aperçu des transformers et leur impact sur le traitement des données.

Une nouvelle méthode améliore l'utilisation de la mémoire dans les grands modèles de langage, ce qui booste les performances.

Cet article parle d'une méthode pour apprendre des caractéristiques visuelles à partir de données vidéo.

Cette étude se concentre sur l'amélioration des méthodes d'apprentissage continu dans les tâches sémantiques en 3D.

Examiner les dangers d'intégrer des modèles de langue dans des systèmes robotiques.

Une nouvelle méthode vise à réduire les sorties nuisibles des modèles de langage IA.

Une nouvelle méthode pour un classement efficace des documents dans les limites du budget.

Une étude explore comment le genre influence les capacités en calcul et la confiance en soi en physique.

Une nouvelle approche s'attaque au problème des tokens perdus et du padding dans les modèles de machine learning.

Cet article parle d'une nouvelle méthode pour améliorer les performances des prompts pour les modèles de langage.

Une nouvelle méthode pour rendre les modèles de langage plus petits et plus rapides en utilisant la quantification à 1 bit.

Ce benchmark évalue la performance des modèles de language médical dans le domaine de la santé.

Une étude examine comment les LLMs se rappellent des graphes par rapport à la mémoire humaine.

Explorer des méthodes pour améliorer la performance des tâches de codage dans les modèles linguistiques en utilisant des données.

Un nouvel algorithme améliore l'optimisation quand les hyperparamètres sont inconnus.

Une nouvelle approche utilise l'apprentissage auto-supervisé pour relier l'audio et la partition.

Un nouvel outil aide les chercheurs à modéliser la turbulence optique de manière efficace.

Une nouvelle méthode réduit l'oubli dans les modèles de langue lors des mises à jour.

Un aperçu de comment les VLMs combinent le traitement d'images et de textes.

ProSparse améliore la sparsité d'activation dans les LLM pour une meilleure efficacité et performance.

Une nouvelle approche améliore les méthodes multigrilles pour des simulations complexes avec des cellules de mauvaise qualité.

Une étude sur l'amélioration du mapping de tâches dans les CGRAs en utilisant des méthodes SAT.

Présentation d'une nouvelle méthode pour classer les modèles de langue sans avoir besoin de réponses de référence.

Cette recherche évalue la confiance des modèles d'IA et la qualité des explications dans des environnements bruyants.

Solutions de comptage efficaces pour des applications modernes en utilisant des méthodes approximatives.

La multiplication de matrices masquées améliore l'efficacité des calculs en IA en utilisant la sparsité des données.

Une nouvelle méthode de filigrane protège les modèles de langue personnalisés contre une utilisation non autorisée.

FanOutQA aide à évaluer les modèles de langage sur des questions multi-étapes difficiles en utilisant des données structurées.

Enquête sur comment les méthodes de tokenisation influencent les tâches arithmétiques dans les modèles de langage.

Explorer le rôle et la performance de NAT64 dans la communication IPv4 et IPv6.

Une étude sur l'amélioration du raisonnement mathématique grâce à des stratégies de données efficaces.

Des chercheurs enquêtent sur la façon dont les modèles s'adaptent quand on enlève des composants.

Une nouvelle méthode améliore la performance des agents dans des environnements complexes sans entraînement supplémentaire.