Une nouvelle méthode améliore les prévisions des caractéristiques linguistiques en utilisant des données textuelles.
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La science de pointe expliquée simplement
Une nouvelle méthode améliore les prévisions des caractéristiques linguistiques en utilisant des données textuelles.
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Une nouvelle méthode améliore les interactions vocales en intégrant les processus de reconnaissance et de réponse.
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Un nouveau cadre vise à améliorer la fiabilité et la clarté dans le raisonnement de l'IA.
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Un nouveau système encourage les perspectives diverses dans les discussions sur l'intelligence artificielle.
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Un nouveau cadre améliore la détection des discours haineux et favorise l'équité en ligne.
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Cette étude examine les commentaires toxiques visant les groupes marginalisés en bengali sur les réseaux sociaux.
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L'IA et le machine learning transforment les industries et la vie de tous les jours.
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Évaluer les VLM sur des tâches spatiales avec du texte visuel et ambigu.
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Un nouveau jeu de données vise à mieux comprendre les ambiguïtés des questions liées au temps.
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La recherche évalue les liens entre les modèles de parole et de langage pour une meilleure reconnaissance et traduction.
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Cette méthode permet aux modèles de langage de prendre en compte des résultats alternatifs dans la génération de texte.
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Un système pour faciliter la connaissance sur les Grands Modèles de Langage pour les chercheurs.
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Explorer l'idée des maths comme un moyen d'exprimer les pensées humaines.
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Explorer l'impact et l'avenir des gros modèles de langage dans la communication.
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ASLS permet la personnalisation en temps réel des modèles de langage selon les interactions des utilisateurs.
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Une méthode pour améliorer la reconnaissance vocale automatique en mélangeant des listes de mots-clés avec des modèles de langue.
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Cette étude se concentre sur l'amélioration de la reconnaissance d'entités dans des vieux textes touchés par des erreurs OCR.
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Une étude sur les techniques d'imitation vocale utilisant la technologie pour améliorer la communication.
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Un nouveau cadre améliore la capacité des modèles à gérer efficacement les questions liées au temps.
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Examiner comment les robots peuvent vraiment comprendre le langage à travers des expériences du monde réel.
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Utiliser le PNL pour documenter et protéger le dialecte Hawrami en danger.
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Apprends à entraîner des modèles de parole de manière efficace avec moins de ressources étiquetées.
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Une nouvelle approche pour évaluer les benchmarks de l'IA en matière de compréhension culturelle.
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CodeInsight propose un ensemble de données affiné pour générer du code Python avec de vrais exemples.
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Une analyse de la terminologie de genre dans la technologie de la parole et ses implications sociétales.
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Présentation de CLIPFit, une méthode pour un ajustement efficace des modèles Vision-Langue.
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Examiner l'impact des textes générés par l'IA sur les décisions des investisseurs.
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Une étude sur les omissions et les distorsions dans la génération de langage naturel à partir des données RDF.
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Apprends comment la quantification à faible bit améliore l'efficacité des grands modèles de langage.
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Une nouvelle méthode améliore la précision des réponses aux questions provenant de tableaux en fusionnant deux systèmes.
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SWE2 améliore la détection des discours haineux sur les réseaux sociaux grâce à des techniques avancées.
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Ce cadre améliore la détection des énoncés contrefactuels en utilisant des modèles neuronaux et des méthodes causales.
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Le modèle CCI améliore la création d'histoires en se concentrant sur les personnages et en s'inspirant des images.
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Les avancées en IA transforment la création de documents médicaux essentiels.
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Cette étude examine comment les gens expriment leurs stratégies d'adaptation à travers le langage dans des situations émotionnelles.
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SciDFM offre un raisonnement avancé et une compréhension pour la recherche scientifique.
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De nouvelles méthodes se concentrent sur l'analyse du code source pour une meilleure prédiction des défauts.
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Le dataset MultiClimate montre les positions du public sur le changement climatique à travers des vidéos.
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Un aperçu des différentes méthodes pour fusionner des modèles afin d'améliorer la performance du machine learning.
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Une nouvelle méthode pour créer des distracteurs intéressants dans les évaluations éducatives.
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