Informatique - Apprentissage automatique

Présentation de l'apprentissage par renforcement adaptatif et sûr pour une meilleure sécurité dans les systèmes robotiques.

Une nouvelle approche des prédictions réduit le regret d'échange pour les agents de prise de décision.

Une nouvelle méthode pour échantillonner des distributions complexes sans se fier aux gradients.

Améliorer les modèles de langage pour des réponses précises et basées sur des preuves.

Une initiative dirigée par la communauté pour identifier les prompts nuisibles dans les modèles T2I.

Comprendre les attaques d'exemples non apprenables à travers la théorie des jeux pour une meilleure protection des données.

Explorer l'impact de ClinicLLM sur les prédictions de réadmission à l'hôpital et sur les soins aux patients.

Cette étude utilise l'apprentissage automatique pour prévoir efficacement la dynamique des flammes.

La recherche examine comment des modèles simples montrent des comportements complexes et une certaine autonomie.

Cette étude passe en revue les vulnérabilités des modèles d'IA utilisés pour les applications génomiques.

Cet article analyse les avantages de l'attention multi-tête par rapport à l'attention mono-tête dans les tâches d'apprentissage automatique.

RIGID utilise l'apprentissage machine pour concevoir des métamatériaux de manière efficace avec un minimum de données.

Une nouvelle technique améliore la communication entre les jobs DNN sur des réseaux partagés.

Cet article explore de nouvelles méthodes de modélisation de la courbe des taux en utilisant des techniques d'apprentissage profond.

De nouvelles méthodes améliorent la façon dont on détermine l'orientation des engins spatiaux dans l'espace.

Une nouvelle méthode améliore la prise de décision dans l'apprentissage de politique hors ligne.

Une nouvelle méthode améliore la découverte de matériaux cristallins pour la technologie et la durabilité.

De nouvelles méthodes combinent l'audio et les métadonnées pour une meilleure reconnaissance des langues.

SafeCoder améliore la sécurité du code généré par les modèles de langage.

Un nouvel algorithme améliore l'intégration des préférences des utilisateurs dans des tâches complexes d'apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode améliore la diversité dans les solutions d'optimisation multiobjectif.

De nouvelles méthodes améliorent l'estimation dans des modèles scientifiques complexes.

Présentation d'une méthode qui améliore la modélisation dynamique 3D au fil du temps.

Recherche sur comment les Transformers améliorent la généralisation pour des séquences plus longues dans les tâches d'addition.

Une nouvelle méthode garde les images claires pour les humains tout en bloquant les modèles non autorisés.

Une nouvelle méthode pour prédire les relations causales à partir de données de séries temporelles en utilisant l'apprentissage profond.

L'analyse de survie aide à prédire quand des événements se produisent dans différents domaines.

Une nouvelle méthode combine les matrices de covariance et de Hessian pour améliorer la précision de la classification binaire.

Un aperçu des transformers et leur impact sur le traitement des données.

Les LLMs personnalisés soulèvent des inquiétudes en matière de sécurité, surtout avec les attaques par backdoor d'instruction.

Une nouvelle approche améliore la séparation des signaux dans la guerre électronique.

Améliorer la reconnaissance vocale de Whisper pour le vietnamien et d'autres langues à faibles ressources.

Une plongée profonde dans les stratégies d'exploration et leur impact sur l'apprentissage par renforcement.

Examiner les biais d'estimation et leur impact sur les techniques d'apprentissage par renforcement.

Explore comment l'incertitude affecte les prédictions en apprentissage automatique et les méthodes pour la mesurer.

Cet article parle des complexités et des défis liés à l'audit des systèmes d'IA pour l'équité.

Une nouvelle méthode améliore l'imagerie des télescopes pour les planètes lointaines.

Une nouvelle méthode améliore efficacement la sélection de caractéristiques dans des ensembles de données à haute dimension.

GPSINDy améliore la modélisation des systèmes dynamiques malgré les données bruitées.

Stratégies pour améliorer la performance du modèle malgré une distribution de données inégale.