Informatique - Apprentissage automatique

Cette étude se concentre sur la suppression des trojans nuisibles dans les grands modèles de langage en utilisant des techniques de filtrage.

Examiner les vulnérabilités des modèles légers face aux attaques adversariales.

GROD améliore la façon dont les transformateurs gèrent les données hors distribution pour de meilleures prédictions.

Une nouvelle approche améliore la génération de candidats médicaments et leur efficacité dans la recherche pharmaceutique.

Apprends comment les MMDP améliorent la prise de décision dans des environnements incertains.

Présentation d'une approche de mémoire hybride pour améliorer les performances de l'IA.

De nouvelles méthodes améliorent l'apprentissage continu et l'adaptabilité des gros modèles pré-entraînés.

De nouvelles perspectives sur les classificateurs robustes améliorent leur capacité à résister aux attaques.

Mamba montre du potentiel contre les transformers dans les tâches de parole, surtout pour les longues entrées.

Cette étude adapte des techniques d'optimisation pour une meilleure performance dans l'espace de Wasserstein.

Une nouvelle méthode améliore l'identification des espèces de plantes à partir d'images.

Une approche claire pour comprendre les effets des actions successives dans différents domaines.

Cet article examine comment les réseaux de neurones traitent des données via leurs représentations.

Combiner la reachabilité Hamilton-Jacobi avec l'apprentissage par renforcement améliore la sécurité dans les systèmes de contrôle.

SuperFlow améliore les modèles de perception 3D en utilisant des données LiDAR et caméras pour la conduite autonome.

Comprendre comment le contexte influence la prise de décision grâce à des bandits de continuum contextuels.

Ce projet vise à classifier les espèces de serpents en utilisant des techniques d'analyse d'image.

Une nouvelle méthode améliore la navigation des robots et l'évitement des obstacles.

Une nouvelle méthode améliore le timing et l'efficacité de l'entraînement des CNN.

Les portes dérobées dans les modèles d'IA représentent des menaces sérieuses pour la finance et la santé.

Diffuse-TreeVAE combine le clustering et la modélisation générative pour créer des images de haute qualité.

Une nouvelle approche de l'optimisation permet une meilleure analyse des tailles de pas variées.

Présentation de l'estimateur de regroupement de panneaux pour une analyse améliorée de l'effet des traitements.

Présentation de MaxCut-Bench pour une évaluation cohérente des algorithmes dans les défis d'optimisation.

TrCAM-V propose une nouvelle façon de localiser des objets dans des vidéos avec un minimum d'infos.

Cette étude utilise des images satellites pour mesurer la pauvreté infantile grâce à des modèles avancés.

Une méthode pour améliorer le déploiement de l'apprentissage profond sur des appareils à ressources limitées.

Présentation des matrices Group-and-Shuffle pour un ajustement efficace des modèles neuronaux.

Une nouvelle approche pour analyser la dynamique des fluides en utilisant des données d'IRM.

Les modèles de diffusion offrent de nouvelles manières de générer efficacement des données sur la glace de mer.

Une nouvelle méthode améliore la classification malgré des étiquettes bruyantes et des ensembles de données déséquilibrés.

Le benchmark TAPVid-3D améliore le suivi de points 3D pour la robotique et les applis vidéo.

De nouveaux algorithmes améliorent la compréhension des relations entre les variables dans la découverte causale.

Une nouvelle méthode améliore l'optimisation en apprentissage automatique avec un entraînement efficace.

Une nouvelle approche d'IA utilise le tunnelage quantique pour mieux comprendre des images complexes.

Une nouvelle méthode pour identifier les infections à l'aide d'échantillons de sang et d'apprentissage automatique.

Une nouvelle façon de comprendre des séquences de données complexes sans supervision.

Cet article explore la prise de décision dans les jeux avec des infos cachées en utilisant des réseaux de neurones.

Une étude sur l'amélioration de la prise de décision dans le chess avec peu d'infos grâce aux réseaux neuronaux.

Aperçus sur le comportement des utilisateurs grâce à des techniques de modélisation de données innovantes.