Informatique - Calcul et langage

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité et la précision des rapports de radiologie.

OpenSR améliore les modèles de lecture labiale en utilisant des données audio pour plus de précision et d'accessibilité.

Des recherches montrent un modèle pour améliorer la correction des disfluences dans les systèmes de reconnaissance vocale.

Cet article examine les développements clés dans la génération de code Java en utilisant le traitement du langage naturel.

De nouvelles techniques améliorent la précision et la rapidité de la conversion de la parole en texte.

Un nouveau cadre améliore la découverte de molécules en utilisant des Modèles de Langage de Grande Taille.

Une étude sur comment les erreurs de langage affectent l'apprentissage avec des agents pédagogiques.

Examiner comment les origines des annotateurs influencent la qualité des données dans les tâches de NLP.

Une étude sur la sémantique des mots de passe pour améliorer les mesures de sécurité en ligne.

Une nouvelle méthode améliore la reconnaissance des noms de médicaments dans des ordonnances manuscrites brouillonnes.

Une nouvelle méthode améliore la reconnaissance vocale pour les noms qui se ressemblent.

TrojLLM crée des invites cachées pour manipuler les résultats des grands modèles de langage.

Cette étude améliore la classification des enjeux ESG en utilisant des modèles de langage en anglais et en français.

Un nouveau système pour améliorer les interactions API pour les modèles de langage.

Un nouveau cadre génère des questions et réponses diversifiées à partir de livres d'histoires pour enfants.

Un nouveau modèle conçu pour analyser les tweets roumains avec une technologie avancée.

Une nouvelle approche s'attaque aux défis des graphes de connaissances, en mettant l'accent sur l'exactitude et la fiabilité.

Examiner l'influence de ChatGPT sur l'emploi et les biais dans les réponses de l'IA.

LEDO améliore la qualité des données pour de meilleures réponses aux questions basées sur les opinions.

Découvrez comment l'estimateur basé sur les connaissances améliore l'évaluation de la qualité des traductions.

Une nouvelle approche améliore la précision de détection de position sur divers sujets.

Ce document explore l'utilisation de l'informatique quantique pour analyser les sentiments dans le texte.

Cette étude examine le biais de genre dans les systèmes de correction grammaticale et cherche des solutions équitables.

Les stratégies d'entraînement influencent la capacité des modèles de langage à garder des connaissances dans le temps.

Cette étude évalue la capacité de GPT-4 à extraire des facteurs de santé sociale à partir des dossiers.

Cette étude examine comment la traduction automatique influence la représentation des sentiments.

Examiner comment les GLMs peuvent amplifier les biais linguistiques dans la communication quotidienne.

Des recherches montrent que GAP peut améliorer la performance des modèles de langage en utilisant du texte aléatoire.

Corgi offre des retours de langage super utiles pour des activités physiques comme dessiner et faire du vélo.

Enquête sur des méthodes basées sur des prompts pour améliorer les modèles de langue dans la recherche de données.

Cette recherche analyse des dialectes en utilisant des enregistrements audio pour révéler leurs similitudes.

Une compétition montre comment l'IA peut répondre comme des profs.

Améliorer les méthodes d'évaluation peut renforcer la fiabilité de l'extraction d'événements et la performance des modèles.

Cette étude examine comment les modèles de langue avancés améliorent la précision de la reconnaissance vocale.

Une nouvelle méthode améliore le raisonnement des modèles de langage en gérant des tâches complexes.

Le modèle HSGE améliore la compréhension du contexte dans l'IA conversationnelle.

Une nouvelle méthode améliore la compréhension du langage parlé sans avoir besoin de transcriptions écrites.

Un aperçu des biais dans le NLP et leur impact sur la société.

Cette étude évalue comment GPT-4 gère des tâches mathématiques difficiles.

Examiner les obstacles et le potentiel de l'AutoML dans le contexte des grands modèles de langage.