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Cet article explique comment les modèles de langage produisent des informations incorrectes et étudie leurs causes.

SPAM propose une manière plus intelligente de taguer les données vidéo efficacement.

MiniMol propose une approche efficace pour prédire les propriétés moléculaires avec moins de paramètres.

Les chercheurs améliorent les modèles d'IA en utilisant des images synthétiques pour une classification efficace.

Des recherches montrent que les robots peuvent mieux apprendre en combinant des données audio et visuelles.

Explore comment les LLM font de l'addition en utilisant des techniques mathématiques uniques.

Évaluer les méthodes de pré-entraînement pour de meilleures performances en apprentissage automatique dans le gaming.

Une étude révèle des stratégies d'intégration efficaces pour une localization de bogues plus rapide dans les logiciels.

Un nouvel outil pour évaluer les méthodes d'apprentissage de la structure des protéines.

Une méthode novatrice pour une prise de décision efficace en intelligence artificielle utilisant de grands modèles du monde.

Présentation de SiamTST pour une meilleure analyse des données de séries temporelles multivariées dans les télécommunications.

Faire avancer les modèles de résolution de tâches pour les langues avec peu de données grâce à des techniques de fusion innovantes.

Explorer l'impact du pré-entraînement DINO sur la performance et l'adaptabilité des véhicules autonomes.

Examiner comment les réseaux de croyance profonds peuvent apprendre des données et créer des représentations complexes.

De nouvelles méthodes rendent les modèles de reconnaissance d'images plus petits et plus efficaces.

MoFO aide les grands modèles de langage à garder leur savoir pendant le fine-tuning sans perdre en performance.

Une nouvelle façon de reconnaître les attributs des objets grâce aux modèles de langage.

Examiner comment la pré-formation et l'ajustement influencent la performance des modèles de langage.

Cet article parle de l'utilisation de la pré-formation pour améliorer la confidentialité et la performance dans l'apprentissage fédéré.

Examine le rôle d'IKUN et IKUN-C dans la traduction de plusieurs langues de manière efficace.

Un aperçu de comment l'apprentissage par transfert influence la performance des modèles à travers les lois de mise à l'échelle.

Une nouvelle méthode pour détecter les hallucinations dans les modèles de langage en utilisant des données corrompues.

La recherche met en avant des modèles de diffusion pour améliorer la conversion de tables en texte.

Une nouvelle méthode améliore les capacités de travail en équipe des drones pour des interactions variées entre partenaires.

Les A-GFNs utilisent des atomes pour créer de nouvelles molécules semblables à des médicaments, améliorant ainsi la découverte de médicaments.

Les transformers améliorent la précision de classification pour le trouble du spectre autistique grâce à une analyse avancée des images cérébrales.

Un nouveau modèle améliore le traitement et l'analyse des textes sanskrits.

Une nouvelle méthode pour former des agents à s'adapter à différentes tâches en utilisant des expériences variées.

Découvrez comment les modèles de diffusion transforment le bruit en images époustouflantes.

Un nouvel outil vise à améliorer les soins et les résultats liés au diabète grâce à une analyse de données avancée.

Découvre comment les machines apprennent à partir de quelques exemples grâce à des techniques innovantes.

Une nouvelle approche facilite l'accès à l'information juridique vietnamienne.

Moto utilise l'analyse vidéo pour apprendre aux robots des mouvements complexes de manière efficace.

Une technique innovante relie les paroles et les mélodies pour créer de meilleures chansons.

S'attaquer aux défis des langues à faible ressources dans le traitement du langage naturel.

HindiLLM renforce le traitement de la langue hindi, comblant les lacunes technologiques.