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Exploiter les composants visuels et textuels de CLIP améliore les méthodes de détection des deepfakes.

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Des chercheurs combinent l'optimisation de trajectoire et l'apprentissage par renforcement pour améliorer les robots à jambes.

BNQN propose une alternative plus fluide et plus robuste pour trouver des racines en mathématiques.

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L'augmentation de la base de Fourier auxiliaire renforce la robustesse des images dans les modèles de vision par ordinateur.

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L'EHT capte la première image de l'ombre d'un trou noir, confirmant des théories clés.

WaterMax améliore le watermarking dans les textes générés par IA, garantissant qualité et traçabilité.

Comprendre la robustesse des modèles est super important pour les applis dans plein de domaines.

Une nouvelle méthode renforce la résilience des modèles d'apprentissage profond contre les attaques en utilisant des modèles pairs.

Explorer le besoin de spécifications claires pour l'IA afin de s'attaquer aux biais et à la transparence.

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AVIBench teste les LVLMs pour s'assurer qu'ils résistent aux instructions visuelles adverses.

Améliorer la robustesse contre les attaques adversariales dans les modèles vision-langue.

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Cet article passe en revue les forces et les faiblesses du modèle VMamba.

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Cet article présente une méthode pour réduire le biais dans les prédictions de l'IA.

Les réseaux de neurones tropicaux renforcent la résilience contre les attaques adversariales en apprentissage automatique.

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