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

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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.

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

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

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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.

Un nouveau modèle intègre l'audio et le texte pour une meilleure classification de la parole.

Mamba montre un fort potentiel dans l'analyse vidéo par rapport aux transformateurs.

Recherche des méthodes pour classifier les risques alimentaires en utilisant l'apprentissage automatique pour améliorer la santé publique.

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Explorer l'intersection de l'informatique quantique et des modèles de transformateurs en IA.

Une nouvelle approche pour des scénarios de circulation réalistes dans les tests de véhicules autonomes.

TREET utilise des transformers pour améliorer l'analyse de l'entropie de transfert dans différents domaines.

Une nouvelle architecture vise à apprendre aux systèmes d'IA à combiner des compétences acquises pour des tâches variées.

Explorer comment les transformateurs favorisent les fonctions à faible sensibilité pour une meilleure performance.

Un aperçu de la reconnaissance automatique de la parole (ASR) et de ses avancées dans les applications modernes.

Une nouvelle approche améliore la précision de détection des crises en utilisant des signaux EEG.

La recherche s'attaque à l'inflexion de mots invisibles en tchèque.

FAM améliore la mémoire des Transformers pour un meilleur traitement des longs contextes.

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Explorer des méthodes innovantes pour améliorer la précision de la communication écrite.

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