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Softmax-DPO introduit des échantillons négatifs pour mieux aligner les préférences des utilisateurs dans les recommandations.

Une nouvelle méthode améliore les systèmes de recommandation tout en protégeant la vie privée des utilisateurs.

Ce projet vise à améliorer l'interaction des utilisateurs avec les machines pour la création de livres photo.

Ce système s'attaque aux problèmes de perspective dans les recherches d'images de croquis.

Une nouvelle approche ajuste les modèles de diffusion pour mieux s'aligner sur les préférences des utilisateurs.

PeaPOD propose une nouvelle méthode pour des recommandations personnalisées avec des invites adaptatives.

FLAIR aide les personnes avec des problèmes de mobilité à manger de manière plus indépendante et agréable.

Ce papier présente une nouvelle méthode pour évaluer les données axées sur les préférences des utilisateurs.

Une nouvelle méthode pour évaluer les valeurs diverses des utilisateurs dans les modèles de langage.

Une nouvelle méthode améliore les systèmes de recommandation en créant des invites personnalisées pour les utilisateurs.

PB-AA-CBR fusionne les préférences des utilisateurs avec le raisonnement basé sur les cas pour une prise de décision personnalisée.

Un modèle de graphe dual améliore la recherche vidéo dans le shopping en ligne.

Une nouvelle méthode pour optimiser le comportement de charge des VE en utilisant des simulations avancées.

Recommandations améliorées grâce à des dialogues et des graphes de connaissances.

Examiner l'impact de la sélection des fonctionnalités sur la confiance des utilisateurs dans les systèmes d'IA.

Un nouveau système améliore le soutien émotionnel en ligne grâce à des suggestions de contenu sur mesure.

Ce document présente un nouveau cadre pour améliorer les systèmes de recommandation en utilisant des LLM.

Apprends comment les entreprises boostent leurs ventes grâce à des recommandations de bundles efficaces.

S'attaquer aux défis de classer efficacement un contenu média diversifié.

Une nouvelle approche pour adapter les systèmes d'IA en fonction des préférences de chaque utilisateur.

Une nouvelle méthode pour fusionner des modèles de machine learning selon les préférences des utilisateurs pour de meilleurs résultats.

Une nouvelle méthode PRS améliore les modèles de langage en se concentrant sur les préférences des utilisateurs.

MRSE améliore les achats en ligne en intégrant des données textuelles et d'image pour de meilleurs résultats de recherche.

Une étude sur l'amélioration des recommandations de navigation pour de meilleures expériences de conduite en ville.

MARS améliore les suggestions d'articles en se concentrant sur les préférences détaillées des utilisateurs.

Une nouvelle approche utilise l'apprentissage fédéré pour optimiser les décisions de délégation des tâches mobiles.

Une nouvelle approche pour adapter les choix en fonction des préférences de chacun.

Ce guide parle d'améliorer les recommandations musicales en se concentrant sur les préférences personnelles des utilisateurs.

Une nouvelle méthode améliore l'expérience utilisateur dans les systèmes de recommandation grâce à la collaboration mobile-cloud.

Cette étude se concentre sur l'amélioration des recommandations musicales en utilisant à la fois les retours utilisateurs positifs et négatifs.

Cette étude vise à améliorer les modèles de génération d'images en réduisant les caractéristiques anormales.

Améliorer les modèles de langue pour avoir de meilleures réponses parlées pour les assistants vocaux.

Cette étude montre comment les temps de réponse peuvent améliorer la compréhension des préférences des utilisateurs.

Examiner comment les systèmes de recommandation changent les préférences des utilisateurs au fil du temps.

Cet article parle de l'amélioration des systèmes de recommandation de nouvelles tout en respectant les valeurs du journalisme.

Explorer l'impact des menus sur le corps pour des expériences VR améliorées.

Cette méthode personnalise les systèmes en intégrant les préférences des utilisateurs grâce à une fusion dynamique des politiques.

Ce cadre améliore les modèles de langue en apprenant efficacement les préférences de chaque utilisateur.