Informatique - Apprentissage automatique

Cette étude évalue la performance des LLM pour répondre à des questions et prédire les propriétés des matériaux.

Cet article explore l'intransitivité et son impact sur la prise de décision dans différents domaines.

Une nouvelle méthode pour analyser plusieurs résultats de classe en utilisant des mesures d'importance des variables.

Ce modèle améliore la navigation des véhicules en combinant des techniques de localisation et de planification d'itinéraires.

Une nouvelle méthode améliore la capacité des robots à adapter leurs mouvements sur différents terrains.

LSSDM propose une solution efficace pour combler les lacunes dans les données de séries temporelles multivariées.

Cet article présente une nouvelle façon de prédire des connexions dans des graphes dynamiques.

BEATS améliore la capacité des LLM à résoudre des problèmes de maths de manière claire et précise.

Le modèle ORGaNICs améliore la stabilité neuronale en utilisant la normalisation divisive.

De nouvelles méthodes améliorent la performance des modèles avec moins de données.

Une étude montre que le pseudo-code améliore la performance des LLM sur les tâches de graphes.

Nouveau design qui améliore la fiabilité et la sécurité des appareils IoT grâce à la technologie PUF.

De nouvelles méthodes d'IA visent à améliorer la détection des pannes dans les systèmes de vaisseaux spatiaux.

Une nouvelle approche améliore la façon dont l'IA évalue l'incertitude dans ses prévisions.

LM-GC propose une nouvelle façon de compresser les gradients en apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode pour créer des données ECG synthétiques réalistes améliore la détection des problèmes cardiaques.

Les FVNNs offrent une approche équitable pour l'analyse des données et les prédictions.

GameOpt innove la conception des protéines grâce à des techniques d'optimisation efficaces.

Une nouvelle approche pour régler les problèmes de mémoire en apprentissage automatique.

Une méthode pour estimer les objectifs des capteurs au milieu d'observations bruyantes.

CASPFormer innove la prédiction de trajectoire en utilisant des images vues du ciel.

Un nouveau modèle améliore les prévisions de durée de vie des amplificateurs à fibre optique, rendant le réseau plus fiable.

Une IA fiable en imagerie médicale a besoin de rapports clairs sur la variabilité des performances.

Une nouvelle méthode améliore les classements de recherche en utilisant moins d'exemples.

La recherche améliore les systèmes de recommandation en prédisant plusieurs articles à la fois.

SAMBA combine les données EEG et fMRI pour mieux comprendre l'activité cérébrale.

Une nouvelle méthode améliore les recommandations de news personnalisées grâce à des techniques de classement efficaces.

MoJE renforce les garde-fous pour les LLM, en combattant efficacement les attaques de jailbreak.

Présentation d'un modèle neuronal qui améliore les mesures de similarité de graphes en tenant compte des coûts de modification.

Cette étude analyse à quel point les Transformers peuvent mémoriser des données dans différents contextes.

De nouvelles techniques de modélisation améliorent les prévisions dans les processus chimiques.

Une nouvelle méthode améliore la compréhension et la fiabilité des réseaux de neurones.

Un aperçu de comment la confidentialité différentielle protège les données individuelles dans un monde axé sur les données.

Introduction d'une approche efficace pour analyser des relations complexes dans des hypergraphes.

Une nouvelle méthode pour améliorer les GNN dans l'analyse moléculaire.

Enquête sur les mises à jour locales pour une meilleure communication dans les méthodes d'optimisation adaptatives.

Une nouvelle approche améliore la sécurité des voitures autonomes grâce à des exemples contrefactuels.

Cette étude parle d'améliorer la précision des modèles pour les données à longue traîne en utilisant l'ajustement logit.

Les hypergraphes et les ondelettes de diffusion offrent des insights plus profonds sur les interactions complexes des données.

MIPO optimise les modèles de langue en ajustant l'influence du modèle de référence selon l'alignement des données.