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Une méthode pour améliorer la collecte de données pour les systèmes qui évoluent avec le temps.

Cet article examine comment certains neurones influencent l'incertitude dans les prédictions des modèles de langage.

Cet article passe en revue les problèmes de tokenisation et propose des solutions pour réduire les biais.

De nouveaux algorithmes améliorent la régression linéaire en ligne pour les environnements dynamiques.

IDAICL améliore les prévisions en perfectionnant la qualité des démonstrations dans l'apprentissage en contexte.

Une étude montre le meilleur mélange de participants et de temps de scan pour des prédictions cérébrales précises.

Une nouvelle approche pour améliorer la transparence de la prise de décision dans les modèles d'apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode améliore les explications pour l'analyse de radiographies thoraciques par IA.

Cette étude explique comment les transformateurs utilisent le contexte dans la prédiction de langage.

Un nouveau modèle améliore la précision des prévisions des effets des traitements dans le temps.

Cette étude utilise des modèles pour analyser le mouvement des cellules dans des expériences et prédire leur comportement.

Une étude montre que des modèles de machine learning peuvent améliorer les prévisions de sortie d'hôpital.

Examiner le compromis entre la prédiction de texte et les actions guidées par l'utilisateur dans les modèles de langage.

Une méthode utilisant des modèles superposés pour des prédictions efficaces en apprentissage automatique.

Apprends comment les nouveaux modèles guident les décisions sur les changements de modèles.

Examiner des méthodes pour une distribution juste d'articles périssables dans des environnements avec peu de ressources.

Une nouvelle solution pour améliorer l'analyse des données grâce à la gestion des valeurs aberrantes.

Évaluer quelles affirmations nécessitent une vérification dans l'ère de la désinformation.

Cette étude explore le rôle des couches feed-forward dans les modèles de langage de code.

L'effet Rashomon montre plusieurs modèles efficaces en apprentissage automatique.

Cet article explore les défis pour atteindre l'équité en apprentissage automatique entre différents groupes démographiques.

RiboGL améliore la compréhension du comportement des ribosomes dans la traduction des protéines grâce à une approche basée sur des graphes.

De nouvelles stratégies combinent la cartographie et la prédiction du comportement pour les véhicules autonomes.

Un outil pour analyser et améliorer les erreurs de reconnaissance d'image par ordinateur.

Découvre comment l'inférence active booste les capacités des voitures autonomes.

Un nouveau modèle transforme la planification urbaine sans dépendre d'images appariées.

PlasmidGPT propose une méthode moderne pour concevoir et analyser des séquences plasmidiques.

Une nouvelle méthode améliore les prédictions tout en économisant de l'énergie dans les capteurs.

Présentation d'une méthode en deux étapes pour améliorer la précision des prévisions de tendance boursière.

Cette étude explore comment les émotions des titres d'actualités peuvent être interprétées à travers des explications personnelles.

DistPred améliore les prédictions de résultats en tenant compte de l'incertitude de manière efficace.

NeighborFL améliore la précision des prévisions de trafic tout en protégeant la confidentialité des données.

Apprends comment l'apprentissage en contexte améliore les modèles prédictifs en utilisant plusieurs ensembles de données.

Une nouvelle méthode pour mesurer l'incertitude dans l'apprentissage profond, surtout dans l'analyse de survie.

Examiner les problèmes avec les grands modèles de langage pour prédire les éléments manquants d'une liste.

AlphaFold3 montre des promesses pour prédire les structures des protéines amyloïdes, ce qui aide la recherche sur les maladies.

De nouvelles méthodes améliorent la sécurité des voitures autonomes face à des obstacles imprévisibles.

Une nouvelle méthode améliore les prévisions de la qualité de l'air en utilisant des techniques d'apprentissage automatique.

Cette étude se concentre sur la génération de citations avec une longueur appropriée pour une meilleure qualité.

Un nouveau cadre améliore la découverte des relations génétiques létales synthétiques dans le traitement du cancer.