Cet article parle des méthodes pour vérifier les réseaux de neurones dans des tâches d'atteinte-évitation.
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Informatique - Apprentissage automatique
RSSLa recherche met en avant l'application de l'apprentissage automatique dans l'étude des mutations protéiques et des propriétés moléculaires.
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Croissant-RAI améliore la qualité des données et leur utilité pour les applis d'IA.
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Les outils d'IA remettent en question l'apprentissage traditionnel et soulèvent des inquiétudes sur la triche dans les écoles.
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Un nouveau cadre améliore l'efficacité dans le traitement des demandes pour les LLMs.
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Un cadre pour mesurer et améliorer l'incertitude dans les modèles de génération d'images.
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Un nouveau benchmark améliore les méthodes d'optimisation multi-objectifs hors ligne dans différents domaines.
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La recherche met en avant le rôle des modèles de diffusion dans l'amélioration de l'exactitude de la rétrosynthèse.
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Un nouveau modèle qui simplifie la découverte de médicaments en générant des molécules de manière efficace.
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Présentation d'un cadre universel pour les mesures de netteté en apprentissage automatique.
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Une étude sur le réglage des agents de contrôle informatique pour améliorer la performance des tâches.
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PANDA améliore les réseaux de neurones graphiques en renforçant le flux d'infos sans changer la structure du graph.
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Une nouvelle méthode pour éditer les modèles de langage efficacement tout en gardant la performance.
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Explorer comment les agents peuvent adapter les compétences acquises à de nouvelles tâches en utilisant des générateurs de politiques.
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Une nouvelle méthode améliore la génération de code pour des langages de programmation spécialisés.
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La technologie REST améliore la détection des crises en temps réel grâce à l'analyse EEG.
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Présentation de nouvelles méthodes pour améliorer les processus d'oubli dans les modèles d'apprentissage contrastif.
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Le dataset synthétique Hi5 améliore la reconnaissance des poses de mains avec des images variées.
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Cette étude examine comment l'IA prédit le sentiment en utilisant des caractéristiques déroutantes.
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Saturn améliore la découverte de médicaments en générant efficacement des molécules efficaces pour le traitement.
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Un aperçu des CNN et des ViT dans la reconnaissance d'images de mode.
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Cette recherche améliore les GNN en adaptant les filtres pour différents modèles de nœuds.
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Améliorer la performance des DNN grâce à des méthodes d'échantillonnage de données efficaces.
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Explore comment les LLM font de l'addition en utilisant des techniques mathématiques uniques.
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Une nouvelle méthode améliore le scoring de confiance dans les modèles de langue en utilisant des explications stables.
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Un nouveau système pour évaluer les modèles linguistiques en utilisant des flux de données du monde réel.
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Un aperçu de comment l'échantillonnage de Thompson aide à la prise de décision en cas d'incertitude.
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Un aperçu des techniques SVM pour gérer le déséquilibre de classes en apprentissage automatique.
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Un aperçu des méthodes basées sur des sous-objectifs pour des défis de raisonnement AI complexes.
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Un aperçu de comment l'AutoML peut mieux répondre aux besoins variés des utilisateurs.
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S'attaquer aux problèmes de généralisation OOD et de contamination des caractéristiques dans les modèles d'IA.
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Explorer la formation de la mémoire et les processus d'apprentissage dans les systèmes biologiques et artificiels.
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HesScale améliore l'efficacité en apprentissage automatique en estimant la diagonale du Hessien.
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Présentation d'une nouvelle méthode pour évaluer la qualité des données dans l'apprentissage automatique.
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HOGE améliore les explications des Réseaux de Neurones Graphiques en utilisant des complexes cellulaires.
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La recherche sur le beamforming en champ proche vise à améliorer les systèmes de communication sans fil.
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Explorer les relations causales fines pour améliorer la prise de décision en apprentissage automatique.
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Cet article aborde les difficultés d'évaluation des méthodes de découverte causale bayésienne.
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De nouvelles méthodes aident à identifier les corps en mouvement dans les images spatiales.
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Explorer les défis des explicateurs de GNN sous des attaques adversariales dans des applications critiques.
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