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Une nouvelle méthode utilisant des nuages de points améliore l'efficacité de la conception des implants crâniens.

SDLFormer combine des techniques avancées pour une meilleure qualité d'image IRM et un traitement plus rapide.

CATS v2 améliore la précision de la segmentation d'images médicales grâce à des approches hybrides.

Cet article parle des améliorations des méthodes de pooling pour les transformers dans l'apprentissage supervisé.

Radio2Text utilise des signaux mmWave pour la reconnaissance vocale en temps réel dans des environnements bruyants.

Explorer comment les transformateurs s'adaptent pour prédire des résultats dans des systèmes inconnus.

Une étude sur 13 modèles de transformateurs spécialement conçus pour la langue russe.

Une nouvelle méthode pour améliorer la précision de la collecte des données 3D EBSD.

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Une nouvelle méthode traduit des descriptions textuelles en séquences vidéo.

Évaluer la performance des modèles Transformer en utilisant du matériel GAUDI spécialisé.

Explorer le développement et l'impact des modèles de langue modernes sur la communication.

Les transformers améliorent la planification de trajet et la cartographie cognitive dans des environnements complexes.

Examiner la relation entre les transformers et les RNN dans le traitement du langage.

GATS fusionne des modèles préentraînés pour un meilleur traitement des données multimodales.

ConvFormer améliore la précision de segmentation en imagerie médicale en combinant des CNN et des transformers.

Un nouveau cadre améliore l'apprentissage continu pour des tâches combinant vision et langage.

Cette étude examine l'ajout de récurrence aux Transformers pour améliorer les performances dans les tâches d'apprentissage machine.

Un aperçu de la façon dont les Transformers et les GSSMs gèrent les tâches de copie.

Cette recherche améliore les RNN en utilisant plusieurs perspectives pour un meilleur traitement du texte.

Un aperçu de la dysarthrie, sa détection et le rôle de la technologie.

Mamba-ND améliore l'efficacité de traitement pour des données multidimensionnelles avec moins de ressources.

Cet article examine comment les Transformers résolvent des problèmes en utilisant l'inférence pas à pas et des modèles de graphes.

BEFUnet améliore la précision dans la segmentation d'images médicales en combinant des CNN et des transformateurs.

Cette étude examine comment les modèles de langage adaptent leurs prédictions en utilisant l'apprentissage en contexte.

Cet article examine comment les modèles de redémarrage incrémental améliorent la compréhension du langage face aux ambiguïtés locales.

Cet article explore une méthode pour améliorer la résumé de code en utilisant les insights sur l'attention humaine.

Ce papier relie des modèles de transformateurs avec des chaînes de Markov pour améliorer la compréhension.

Une plongée approfondie dans les méthodes de détection de langage abusif et de transfert de style de texte.

Explorer comment les transformateurs apprennent l'arithmétique en apprentissage automatique.

Recherche sur comment le biais inductif affecte la performance des modèles Transformer.

Une analyse des Transformers et de leurs méthodes d'apprentissage autoregressives en contexte.

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adaptNMT simplifie la création de modèles de traduction pour tous les niveaux de compétence.

Explorer les inexactitudes des grands modèles de langue et leurs implications.

Un nouveau modèle améliore la prédiction des actions des robots et leur adaptabilité dans des tâches diverses.

Un aperçu de la façon dont le parallélisme de modèle aide à entraîner de grands réseaux neuronaux.

DARL propose de nouvelles méthodes pour que les machines apprennent et créent des images efficacement.

Ce boulot analyse la performance des transformateurs simplifiés dans les tâches de prévision.

Cet article examine si les transformers peuvent simuler des automates finis et des automates d'arbres avec poids.