Informatique - Apprentissage automatique

Examiner les impacts négatifs de l'IA sur tout le monde.

Une nouvelle méthode réduit la consommation d'énergie tout en améliorant les résultats d'apprentissage dans des systèmes décentralisés.

Une méthode pour améliorer le timbre dans la production musicale avec des synthés.

Un nouveau jeu de données améliore l'étude de l'aérodynamique des voitures pour une meilleure efficacité de conception.

Les chercheurs améliorent la compréhension des graphes grâce à des distances apprises et des caractéristiques de nœuds.

Cette recherche examine la capacité d'entraînement des politiques quantiques dans l'apprentissage par renforcement, en soulignant les défis clés.

Un nouveau cadre améliore l'IA explicable dans les prédictions moléculaires.

De nouvelles méthodes révèlent le comportement des systèmes à partir de données biaisées en dynamique moléculaire.

Une nouvelle méthode améliore l'identification des voies respiratoires dans les scanners pulmonaires en utilisant des données limitées.

De nouvelles méthodes améliorent la vitesse d'échantillonnage et la précision dans les modèles de diffusion.

CPT améliore la performance des modèles boîte noire sans accès direct aux paramètres internes.

Une nouvelle approche ajuste les modèles de diffusion pour mieux s'aligner sur les préférences des utilisateurs.

Une nouvelle méthode améliore la certitude des prédictions dans les modèles de langage pour les questions par oui ou par non.

Les KAN améliorent l'analyse et la classification des images tout en utilisant moins de ressources.

Cet article examine les limites de l'apprentissage en contexte dans les grands modèles de langage.

Cet article parle de l'optimisation dans l'espace de Wasserstein en se concentrant sur des mesures de probabilité complexes.

Combiner l'élagage et la quantification rend les DNN plus efficaces pour les petits appareils.

Un nouvel outil pour améliorer l'analyse des formes en science et technologie.

Cette étude examine des méthodes pour améliorer la classification de texte en utilisant SVM et des fonctions de noyau.

Un nouveau modèle améliore l'analyse des données de santé complexes.

Affiner des gros modèles de langage directement sur les smartphones tout en protégeant les données des utilisateurs.

Swish-T améliore les performances des modèles en deep learning grâce à des techniques d'activation innovantes.

Une nouvelle méthode améliore la vitesse et la précision des prédictions en régression logistique.

Cet article examine comment les petits modèles de langage apprennent à gérer le bruit dans les données.

Enquête sur comment les modèles surparamétrés surpassent ceux sous-paramétrés dans l'apprentissage des caractéristiques.

De nouvelles méthodes améliorent la génération d'images en alignant les résultats avec des descriptions textuelles spécifiques.

Un aperçu de comment fonctionnent les modèles de langage comme les Transformers et leur importance.

Le calcul codé propose une nouvelle façon d'optimiser l'efficacité des serveurs.

Cet article explore les LLM et leur potentiel pour des comportements trompeurs au blackjack.

Améliorer la pharmacovigilance grâce à des résultats fiables des modèles linguistiques.

Découvre comment les chatbots IA améliorent la modélisation des processus dans les grandes organisations.

Explorer l’optimisation des DNN pour les appareils avec une source d’énergie limitée.

La recherche examine les données satellites pour estimer la toxicité des particules.

Une analyse des RNN-TPPs et leur impact sur la précision des prévisions d'événements.

Examiner les défis de la construction de centres de données pour entraîner de grands modèles de langage.

On propose une méthode pour améliorer l'efficacité des vision transformers sur les appareils edge.

Une nouvelle méthode améliore la performance et l'efficacité des modèles de langage.

Un nouveau modèle d'IA fournit des prévisions précises et claires des effets du traitement.

Explorer l'encodage différentiel et son impact sur les modèles d'apprentissage graphique.

L'approche BrainMAE améliore l'analyse des données cérébrales en utilisant l'IRMf.