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TE-PWS permet d'évaluer précisément le flux d'infos dans des systèmes complexes.

Stratégies révolutionnaires pour un matching efficace sur les marchés décentralisés sans connaissance des préférences.

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Découvrir des méthodes sécurisées pour le partage de données dans des systèmes de communication avancés.

Explorer comment l'apprentissage des préférences améliore l'alignement des modèles de langage avec les attentes humaines.

De nouveaux systèmes de multi-drones améliorent la navigation en intérieur et la performance des tâches.

Découvre comment on regroupe les objets et pourquoi c'est important.

Cette étude montre comment les cellules gardent le mouvement malgré les obstacles.

Un nouveau cadre améliore la génération de code en utilisant les principes du pair programming.

Une nouvelle méthode pour recommander du contenu qui réduit la polarisation tout en engageant les utilisateurs.

Les robots peuvent apprendre des tâches complexes avec moins d'exemples grâce à une nouvelle méthode d'enseignement.

Un nouveau système améliore la communication entre les humains et les robots dans différents domaines.

Les étudiants apprennent à privilégier les vrais besoins des clients grâce à la méthode pair-client.

Une nouvelle méthode aide les utilisateurs à explorer des intérêts variés grâce aux préférences de leurs amis.

Utiliser des modèles de langage moins puissants peut améliorer l'alignement de l'IA de manière efficace.

LLaQo propose des retours super détaillés pour évaluer les performances musicales, ce qui booste l'apprentissage des élèves.

La recherche explore de nouvelles méthodes pour générer des arbres de comportement en utilisant des modèles de langage.

Les robots peuvent maintenant utiliser des expressions faciales pour montrer de la douleur, ce qui aide à la formation dans le domaine de la santé.

Examiner la connexion entre les trous noirs supermassifs et la croissance des galaxies.

Un nouveau cadre améliore la performance des modèles en s'attaquant à la fiabilité des retours.

Découvrez comment l'alignement des préférences améliore les systèmes de synthèse vocale pour de meilleures expériences utilisateurs.

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Un nouveau système aide les designers avec des retours concrets sur les visualisations de données.

Améliorer la performance du Q-learning avec des retours corrompus dans des applis du monde réel.

Apprends comment le réglage des préférences aligne les modèles avec les retours des humains.

PanoCoach utilise la réalité mixte pour améliorer le coaching de foot et la compréhension des joueurs.

Orienter l'IA à prendre des décisions éthiques dans des situations complexes.

Ce document parle de comment la perception tactile améliore l'interaction des robots avec des humains de différentes capacités.

Cet article examine comment les agents actifs auto-dirigés équilibrent l'utilisation d'énergie et la précision.

ASLS permet la personnalisation en temps réel des modèles de langage selon les interactions des utilisateurs.

Examiner comment les animaux et les robots peuvent bouger plus naturellement grâce à l'auto-organisation.

De nouvelles techniques pour surveiller l'activité cérébrale pourraient changer les traitements en santé mentale.

Une nouvelle méthode permet aux robots d'apprendre des tâches grâce aux interactions humaines.

Une étude montre la faisabilité des tests en ligne pour les personnes âgées, en mettant l'accent sur le design et l'accessibilité.

Une nouvelle méthode améliore la précision et la clarté dans la création de diagrammes à partir de textes académiques.

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

La technologie de super-résolution améliore les images de mauvaise qualité pour répondre aux normes de visionnage modernes.

Améliorer la façon dont les robots s'expliquent rend les relations humain-robot meilleures.

Un regard sur comment on utilise le retour sensoriel pour diriger efficacement.

AutoChip utilise les retours EDA pour améliorer la génération de code Verilog par les LLMs.