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Combiner l'apprentissage automatique avec le raisonnement traditionnel pour s'attaquer aux défis d'ontologie.

De nouvelles méthodes pour améliorer le raisonnement dans N3 avec des règles existentielles sont explorées.

Un aperçu des compétences importantes pour évaluer les grands modèles de langage.

Une nouvelle méthode améliore les capacités de raisonnement dans les modèles de langage en utilisant des graphes.

Un nouveau référentiel vise à réduire les fausses informations dans les applications de LLMs en santé.

Ce papier évalue les capacités de raisonnement logique du modèle CLIP d'OpenAI.

On améliore les modèles VQA en ajoutant du raisonnement, ce qui permet une meilleure compréhension visuelle.

Ce travail évalue à quel point les VLMs raisonnent en se basant sur le contenu visuel.

Un aperçu de la façon dont les LLMs s'en sortent sur les tâches de raisonnement par rapport aux humains.

Explorer le goulot d'étranglement relationnel et son rôle dans la compréhension des concepts abstraits.

Cette recherche souligne le rôle de la relecture dans l'amélioration des compétences de raisonnement des modèles de langage.

Une nouvelle source de données améliore les modèles d'apprentissage automatique dans les tâches de raisonnement.

Cette étude examine la compréhension des proverbes culturels par les modèles linguistiques dans différentes langues.

Un aperçu de comment le décodage contrastif améliore le raisonnement dans les modèles de langage.

Choice-75 teste les modèles de langage sur la prise de décision à travers des scénarios détaillés.

Un aperçu de comment les enfants déduisent leur statut sale grâce au raisonnement.

Les invites de code améliorent la performance de raisonnement dans des modèles de langage comme GPT 3.5.

Améliorer les LMM pour qu'ils réfléchissent et posent des questions pour plus de précision.

Un nouveau critère évalue les capacités des modèles d'IA à résoudre des problèmes de géométrie.

Faire des recherches sur comment l'IA peut comprendre les pensées et les émotions humaines.

Une étude montre des lacunes dans la compréhension des règles logiques des LLM par rapport aux humains.

Les modèles de langage sont super pour le texte mais ils n'ont pas de compréhension sensorielle.

Une nouvelle méthode améliore les capacités de raisonnement des grands modèles de langage.

Cette étude évalue la mémoire, le rappel et les capacités de raisonnement des LLM.

Analyser les effets des méthodes de raisonnement sur la performance des grands modèles de langage.

Cette étude examine si les modèles de langage peuvent égaler les capacités de prévision des humains.

Un nouveau système pour identifier les emails de phishing avec une haute précision et des raisons claires.

Cette recherche examine le passage des actions intentionnelles aux actions non intentionnelles dans les vidéos.

Un nouveau jeu de données vise à améliorer la compréhension des images scientifiques et du raisonnement par l'IA.

NPHardEval4V évalue les capacités de raisonnement des modèles de langage multimodaux de grande taille.

Le dataset CLEVR-POC améliore le raisonnement dans les questions visuelles en utilisant des scénarios d'objets cachés.

Un aperçu des difficultés que rencontrent les ordinateurs dans la résolution d'énigmes visuelles.

Méthodes pour minimiser les biais dans les grands modèles de langage pour des résultats plus équitables.

Évaluer les capacités de raisonnement des LLM à travers le benchmark ARC.

Cet article discute des méthodes pour améliorer les capacités de raisonnement des modèles linguistiques.

Meerkat-7B fixe une nouvelle norme pour les modèles de langage médical open-source.

Cette étude examine comment la profondeur des transformateurs affecte les tâches d'apprentissage.

De nouveaux modèles améliorent les compétences de raisonnement dans différentes tâches, ce qui booste les performances de l'IA.

Examiner comment l'IA générative peut améliorer la prise de décision dans les télécommunications mobiles.

Un nouveau cadre renforce la confiance dans les prédictions grâce à l'apprentissage et au raisonnement.