Cette approche utilise l'auto-évaluation pour se protéger contre les résultats nuisibles dans les modèles de langue.
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La science de pointe expliquée simplement
Cette approche utilise l'auto-évaluation pour se protéger contre les résultats nuisibles dans les modèles de langue.
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Des recherches montrent que des changements simples dans les entrées peuvent entraîner des résultats nuisibles dans les LLMs.
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Étudier comment la quantification affecte les performances dans différentes langues.
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Explorer les défis d'utilisation des méthodes d'ensemble en apprentissage automatique.
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Une nouvelle approche améliore la précision des prévisions de séries chronologiques avec plusieurs résolutions.
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La recherche évalue la stabilité des méthodes XAI en utilisant un ensemble de données sur le diabète.
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Les GFlowNets permettent un échantillonnage efficace à partir de distributions complexes avec de fortes capacités de généralisation.
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Explorer des modèles d'apprentissage machine et de nouvelles bases de données pour améliorer la sécurité.
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Un nouveau cadre améliore la prédiction des biomarqueurs génétiques dans le cancer colorectal en utilisant des images de coupe entière.
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GFN-ROM améliore la réduction de l'ordre du modèle en utilisant des réseaux de neurones graphiques pour des simulations efficaces.
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FKEA propose une nouvelle façon d'évaluer les modèles génératifs sans avoir besoin de jeux de données de référence.
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NEIM utilise des réseaux de neurones pour simplifier des modèles non linéaires complexes pour une analyse efficace.
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GPTQT améliore l'efficacité et la performance dans la quantification des grands modèles de langage, rendant l'IA plus accessible.
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Un nouveau cadre améliore l'efficacité de l'apprentissage fédéré sur le edge en optimisant les ressources et les données.
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ShiftAddAug améliore l'efficacité et la précision des réseaux de neurones pour les appareils edge.
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Examen des attaques d'inférence d'appartenance sur les modèles de prévision de séries chronologiques dans le secteur de la santé.
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Une approche innovante améliore la détection des pannes des satellites sans avoir besoin de beaucoup de données étiquetées.
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Cette recherche examine l'efficacité de Random Forest pour détecter des anomalies dans les réseaux.
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Une nouvelle méthode améliore l'efficacité de la compression d'images sans perte pour les images binaires.
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De nouvelles méthodes utilisent des réseaux de neurones pour résoudre efficacement des équations à temps fractionnaire complexes.
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Découvre comment le prétraitement des données améliore les prévisions des résultats de santé importants.
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Ce papier propose une méthode pour convertir l'ICL en poids de modèle afin d'améliorer la performance.
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Dy-DCA améliore la qualité vidéo et l'efficacité pour les appareils mobiles.
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Cet article parle de nouvelles approches pour améliorer les prévisions dans les réactions chimiques en utilisant la technologie.
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BlackVIP permet une utilisation efficace des modèles d'IA sans accéder à leurs entrailles.
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Une étude sur l'utilisation de l'apprentissage automatique pour prédire efficacement les événements de protons solaires.
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Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage auto-supervisé en ajoutant un composant mémoire.
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Ce papier présente une méthode pour identifier et gérer efficacement les memes nuisibles.
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Une étude sur les capacités d'apprentissage des grands modèles de langage dans des tâches d'arithmétique modulaire.
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La nouvelle méthode ESQA utilise de grands modèles de langage pour l'analyse des séquences d'événements.
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Les frameworks de test améliorent la fiabilité des modèles de langage pour donner des réponses fiables.
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Le cadre ITEM améliore la formation et l'évaluation des GNN pour de meilleures recommandations.
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Une nouvelle approche utilise des transformateurs pour améliorer l'efficacité et la flexibilité de la résolution des PDE.
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Un aperçu des méthodes pour estimer les effets des traitements en utilisant des données du monde réel.
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Un nouveau design de couche convolutionnelle réduit les paramètres et améliore l'interprétabilité dans les modèles d'IA.
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Un nouvel outil d'IA aide les vétérinaires à diagnostiquer les problèmes cardiaques chez les chiens.
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Apprends comment les coresets améliorent l'efficacité dans l'analyse de régression multiple.
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Présentation des ensembles de données MERGE pour améliorer la classification des émotions dans la musique.
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GENTLE fait avancer l'apprentissage machine en apprenant efficacement des distributions conditionnelles à partir de données limitées.
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Cet article explore des solutions à la sur-lissage dans les réseaux de neurones graphiques, en se concentrant sur les GCN.
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