Informatique - Apprentissage automatique

Des approches innovantes améliorent les calculs de distance dans des environnements imprévisibles.

Utiliser des interfaces visuelles et des modèles pour améliorer la génération de musique.

Un aperçu des SPIM et leur potentiel dans les problèmes d'optimisation.

Un aperçu de comment les modèles d'IA interprètent les choix humains et de la nécessité d'améliorations.

Apprends comment les algorithmes d'inférence améliorent la performance de génération de texte.

Cet article passe en revue les problèmes de tokenisation et propose des solutions pour réduire les biais.

Une nouvelle méthode améliore le routage des données satellites pour une meilleure efficacité de communication.

Cette recherche se concentre sur l'amélioration des méthodes pour enlever les infos indésirables des modèles de langage.

Enquête sur les retours détaillés pour les modèles texte-image et ses implications pratiques.

Une plongée approfondie dans l'erreur de calibration U et son rôle dans la prédiction des résultats.

Adam-mini réduit l'utilisation de la mémoire pour entraîner de grands modèles de langage tout en gardant de bonnes performances.

Le dataset M2Lingual améliore les capacités de suivi des instructions dans plusieurs langues.

Une nouvelle méthode améliore la sécurité dans l'apprentissage par renforcement en intégrant des niveaux de confiance définis par l'utilisateur.

Une nouvelle technique améliore l'imagerie des vaisseaux sanguins du cerveau, aidant la recherche.

Une nouvelle méthode améliore la façon dont les modèles linguistiques s'alignent avec les valeurs humaines.

Une nouvelle approche pour améliorer la sécurité des modèles en rejetant les prédictions.

Ce papier explore l'équité et la stabilité dans les modèles d'apprentissage automatique affectés par leurs prédictions.

Une nouvelle méthode pour définir des récompenses pour les agents d'apprentissage par renforcement en utilisant des modèles de langage.

Une nouvelle méthode améliore la conception des circuits pour de meilleurs résultats en apprentissage automatique quantique.

Une nouvelle approche améliore les modèles Transformer pour mieux traiter les longs textes.

Apprends les meilleures pratiques pour développer des modèles d'IA de manière responsable et efficace.

Présentation du watermarking pour protéger les explications contrefactuelles en apprentissage automatique.

Un nouveau cadre évalue les méthodes de condensation de graphes pour améliorer l'efficacité de l'apprentissage machine.

Une nouvelle méthode améliore l'adaptabilité d'apprentissage dans des environnements complexes.

Cet article parle de comment les modèles d'IA apprennent de leurs erreurs grâce à l'auto-correction.

Cet article présente un système TTS plus efficace qui s'adapte aux intervenants.

Le k-means incliné équilibre équité et efficacité dans le regroupement de données.

Apprends à gérer les interférences dans les décisions basées sur les données.

CBGBench propose une approche structurée pour améliorer la conception et l'évaluation des médicaments.

Une nouvelle méthode améliore la fiabilité de la mesure de l'incertitude dans les modèles prédictifs.

AUTOPRIV simplifie la protection des données pour les utilisateurs sans compétences techniques.

Voici MEMENTO, une nouvelle méthode qui utilise la mémoire pour améliorer la résolution de problèmes en optimisation combinatoire.

Un regard sur le rôle de la complexité dans la performance des modèles.

Cet article présente une méthode pour utiliser des LLMs afin d'annoter des données tabulaires avec un minimum d'effort humain.

Une approche flexible pour générer des CFE qui respecte les préoccupations de confidentialité des données.

Apprends comment les autoencodeurs appariés améliorent la résolution des problèmes inverses complexes.

De petits changements de design peuvent stimuler la pensée critique quand on utilise des modèles de langage.

Explorer les lois de conservation et leur rôle dans des scénarios complexes de machine learning.

SimClone détecte des clones de données dans des ensembles de données tabulaires sans se baser sur des caractéristiques structurelles.

Une nouvelle fonction de perte améliore l'apprentissage des caractéristiques dans les tâches de classification.