Informatique - Apprentissage automatique

Une nouvelle méthode améliore les prédictions des systèmes physiques grâce à des réseaux de neurones avancés et à la mécanique hamiltonienne.

Promptriever simplifie la récupération d'infos en suivant les instructions des utilisateurs.

De nouvelles méthodes améliorent la précision du suivi UWB dans de grands environnements.

Une nouvelle méthode combine des données diverses pour mieux comprendre les relations causales.

Un nouvel environnement RL vise à améliorer l'optimisation du code pour le compilateur MLIR.

OneEncoder connecte efficacement les images, le texte, l'audio et la vidéo pour un meilleur traitement de l'information.

Une nouvelle méthode pour déployer des drones dans des zones inconnues en utilisant RL et PPO.

Découvre comment la vie privée différentielle améliore l'analyse de données tout en protégeant les infos perso.

Une méthode pour évaluer les évaluations des agents IA en matière de sécurité et de fiabilité.

Un aperçu de la façon dont les graphes creux sont liés à leurs graphes de ligne et à leurs propriétés.

Un aperçu des technologies de détection de mots-clés et de leurs défis avec la langue ourdou.

Cet article examine comment les représentations relatives améliorent la communication de l'IA et son adaptation aux tâches.

Cette recherche améliore le transfert de connaissances entre le kinyarwanda et le kirundi en utilisant des modèles multilingues.

Découvrez comment les Monomiaux-NFNs améliorent l'efficacité des réseaux de neurones.

Explorer comment les LLMs améliorent le raisonnement à travers différents types de données.

Explorer de nouvelles méthodes pour améliorer les prévisions de séries temporelles en utilisant la perte de Wasserstein.

De nouveaux tokenizers améliorent la modélisation moléculaire en renforçant la représentation des structures chimiques.

Explorer de nouvelles méthodes pour identifier des mouvements inhabituels dans différents domaines.

PDMX propose une énorme collection de musique symbolique dans le domaine public pour le développement de l'IA.

Présentation de ComFNO, une méthode pour s'attaquer aux équations différentielles complexes en utilisant l'apprentissage profond.

Cette étude utilise l'apprentissage automatique pour améliorer la stabilité de la combustion dans les moteurs à turbine à gaz.

Examiner comment le fine-tuning affecte la sécurité des modèles de langage dans différentes tâches.

Examiner le lent progrès vers les objectifs de l'ONU pour 2030 dans les pays.

Une nouvelle méthode améliore la modélisation des réservoirs grâce aux réseaux de neurones et aux données spatiales.

Améliorer l'utilisabilité et la reproductibilité de la prédiction de la réponse aux médicaments dans la recherche sur le cancer.

MetaPix simplifie la gestion des données non structurées pour les applis IA et ML.

Ce papier examine l'utilisation des modèles transformeurs dans les échecs et leurs avantages.

Une nouvelle approche pour que les agents partagent des stratégies et améliorent leurs performances dans des contextes variés.

Une nouvelle méthode améliore la détection de données inattendues dans les modèles d'apprentissage automatique.

Une étude compare des modèles pour détecter le cyberharcèlement visant les individus LGBTQ+ sur les réseaux sociaux.

Le cadre ARTICLE améliore la qualité des données en traitement du langage naturel grâce à l'auto-cohérence.

De nouveaux modèles améliorent les performances avec des experts de tailles variées.

Une nouvelle méthode améliore l'analyse de la prise de décision avec des réseaux de neurones dans des cadres bayésiens.

Une nouvelle méthode réduit les besoins en données pour entraîner des robots avec des démonstrations visuelles.

La recherche se concentre sur l'amélioration de la capacité des modèles de langage à comprendre des textes plus longs.

Découvrez comment le k-NN adaptatif améliore la précision de classification en ajustant les voisins.

Améliorer les modèles de langage pour communiquer l'incertitude peut renforcer la confiance des utilisateurs et les aider à mieux décider.

Mamba propose une nouvelle méthode pour analyser des systèmes complexes en utilisant l'apprentissage automatique.

Une nouvelle approche pour évaluer les modèles de ML en utilisant la théorie de la réponse à l'item pour des insights améliorés.

Nouvelles découvertes sur la convergence en apprentissage TD linéaire sans indépendance stricte des caractéristiques.