Informatique - Apprentissage automatique

De nouvelles méthodes améliorent l'efficacité et la précision de l'entraînement des gros modèles de langage.

Une étude sur comment les modèles de langage expriment et mesurent leur confiance.

Le cadre MindStar améliore efficacement les compétences de raisonnement dans les modèles de langage.

Une nouvelle méthode pour identifier les relations causales locales dans les données.

C-ShipGen révolutionne la conception des coques de navires en utilisant l'IA pour plus d'efficacité et de qualité.

Un nouvel algorithme améliore l'efficacité d'apprentissage sur plusieurs tâches.

Une nouvelle méthode améliore le raisonnement dans les modèles de langage en automatisant l'étiquetage des étapes.

TAGA propose une nouvelle façon d'analyser les Graphes Attribués de Texte sans avoir besoin de beaucoup de données étiquetées.

De nouvelles méthodes améliorent la stabilité des systèmes de contrôle dans des conditions incertaines.

Une approche économe en ressources pour les attaques par porte dérobée sur des modèles d'apprentissage automatique avancés.

ARC offre une solution flexible pour détecter des anomalies dans différents ensembles de données graphiques.

Apprends comment combiner différents modèles améliore les processus de décision dans des scénarios complexes.

Apprends comment l'Entropie de Transfert améliore l'entraînement et la performance des Réseaux de Neurones Convolutifs.

DMPlug améliore les méthodes de récupération pour les problèmes inverses en utilisant des modèles de diffusion préentraînés.

Un aperçu des méthodes efficaces pour peaufiner les modèles de langage.

Un nouveau modèle améliore les Transformers en combinant des infos sensorielles et relationnelles.

Explorer les dépendances des arêtes pour améliorer la modélisation des graphes dans les réseaux du monde réel.

CAASL aide les chercheurs à identifier rapidement les relations causales dans divers domaines.

Découvre une méthode d'optimisation décentralisée qui protège les données des utilisateurs tout en améliorant l'efficacité.

Zamba est un modèle de langage hybride qui combine des architectures d'espace d'état et de transformateur.

Explorer le mélange de l'apprentissage axé sur la confidentialité et des techniques de génération de données.

Une nouvelle méthode pour améliorer l'efficacité dans la combinaison des données des capteurs.

Cette étude met en avant l'efficacité de l'apprentissage hors politique dans l'imitation adversariale.

Utiliser des véhicules électriques pour alimenter les stations de base de télécommunication pendant les coupures.

CAVIAR transforme la façon dont on analyse les variables catégorielles, améliorant les résultats dans divers domaines.

Une nouvelle méthode pour prédire des résultats complexes en utilisant des données matricielles.

Pace adapte les processus d'apprentissage en temps réel pour un apprentissage continu tout au long de la vie.

Découvrez comment AltGDmin gère les données manquantes dans un cadre fédéré.

DPHGNN améliore les performances dans les tâches liées aux hypergraphes en utilisant un apprentissage à deux couches.

Une méthode pour améliorer l'exactitude des estimations statistiques de manière efficace.

Un aperçu des méthodes de matrices de projection régularisées pour améliorer le clustering et la détection de communautés.

Un nouveau cadre optimise l'utilisation des grands modèles de langage de manière efficace.

Examine comment l'info et le regret influencent nos choix.

Une nouvelle méthode identifie les interactions variables dans des données de séries temporelles complexes.

Une nouvelle méthode montre des promesses pour mesurer avec précision le mouvement des fluides dans des systèmes complexes.

Explorer la régularisation de regroupements de tâches pour gérer l'hétérogénéité du modèle.

Explorer le potentiel des réseaux neuronaux mécaniques en apprentissage automatique.

De nouvelles techniques permettent de former de grands réseaux de neurones sur du matériel grand public avec moins de mémoire.

Une méthode pour améliorer la gestion des multensembles et des nuages de points dans le traitement des données.

Présentation de GRAG pour améliorer la précision des modèles de langage en utilisant des structures graphiques.