Informatique - Apprentissage automatique

Cette étude évalue les capacités de prévision des modèles de langage par rapport aux humains.

Cet article présente des méthodes pour optimiser les évaluations en tenant compte des coûts de changement dans l'optimisation bayésienne.

Une nouvelle approche améliore l'alignement des modèles de langage en utilisant peu de données annotées par des humains.

Une nouvelle méthode combine des stratégies pour améliorer l'équité dans les prédictions criminelles.

Cet article clarifie les liens entre la résistance efficace et le transport optimal sur des graphes.

Une nouvelle méthode améliore la représentation des données visuelles en utilisant des réseaux de tenseurs.

Combiner l'apprentissage automatique et les modèles traditionnels pour améliorer la précision des prévisions météorologiques.

Une nouvelle méthode améliore l'alignement et la sécurité des grands modèles de langage.

De nouvelles méthodes améliorent l'efficacité du filtrage de Kalman et les estimations d'incertitude dans des contextes à haute dimension.

Les chercheurs utilisent l'apprentissage auto-supervisé pour améliorer le décodage de la parole à partir de l'activité cérébrale.

Une nouvelle méthode éclaire comment les modèles de langage se souviennent des données d'entraînement.

Une nouvelle méthode pour créer de la musique qui colle bien au contenu vidéo.

Voici Chimera, un nouveau modèle pour l'analyse de données de séries temporelles multivariées.

Les disjoncteurs offrent une nouvelle méthode pour empêcher efficacement les résultats nuisibles de l'IA.

Une nouvelle méthode améliore la quantification de l'incertitude dans les modèles entraînés de manière adversariale.

Les robo-conseillers améliorent les conseils d'investissement grâce à des infos sur les préférences des clients.

Une nouvelle méthode améliore l'estimation de l'incertitude dans les modèles de langue, renforçant la confiance des utilisateurs.

Comment l'enseignement machine peut améliorer l'apprentissage des étudiants grâce à une connexion efficace.

De nouvelles méthodes améliorent la découverte de biomarqueurs prédictifs à partir d'images médicales.

Un nouveau benchmark aide à améliorer la performance des GNN face aux problèmes de bruit d'étiquettes.

De nouveaux algos améliorent la vitesse et la précision de la sélection des caractéristiques dans les modèles statistiques.

Un aperçu des avantages et des limites de la distillation de jeux de données en apprentissage automatique.

Explorer le rôle du machine learning dans la prédiction des comportements des matériaux et les défis rencontrés.

SPAC propose une nouvelle façon d'améliorer les réponses des modèles linguistiques.

Une analyse des galères des Transformers avec les tâches de comptage et de copie.

Une nouvelle méthode améliore l'optimisation des simulateurs boîte noire dans divers domaines.

Un aperçu des techniques pour apprendre aux agents à suivre le comportement des experts de manière efficace.

Une étude sur l'alignement des agents dans les jeux 3D pour améliorer leur comportement.

Améliorer la sécurité des modèles de machine learning avec des techniques de protection avancées.

Apprends à entraîner des modèles pour les embeddings de texte de manière intelligente et efficace.

De nouvelles méthodes améliorent l'efficacité de l'exploration de redescription pour des ensembles de données variés.

De nouveaux systèmes améliorent la classification des valeurs morales dans les textes.

PredEx propose des prévisions et des explications pour les jugements légaux en Inde.

Cette méthode améliore la précision et l'efficacité de la CFD en utilisant l'apprentissage automatique.

Examiner l'impact et le potentiel des protocoles d'apprentissage quantique dans les avancées de l'IA.

CAVACHON aide à combiner des données unicellulaires pour révéler des relations biologiques complexes.

Cet article explore les améliorations des autoencodeurs rares et leur impact sur la compréhension du langage.

MOMBO améliore la prise de décision dans l'apprentissage par renforcement hors ligne avec une meilleure estimation de l'incertitude.

Présentation d'ExpectRL pour s'attaquer à la surestimation dans l'apprentissage par renforcement grâce aux expectiles.

Une nouvelle approche de l'entraînement adversarial améliore la performance et la sécurité des systèmes d'IA.