Informatique - Calcul et langage

SLaVA-CXR améliore la génération de rapports de radiographies thoraciques pour une meilleure efficacité clinique.

GAProtoNet améliore la classification de texte en rendant les résultats plus compréhensibles tout en gardant une grande précision.

Une nouvelle méthode pour créer des données étiquetées dans la génération de mots-clés en utilisant des contextes de citation.

Un système qui apprend et s'adapte grâce à une interaction continue avec son environnement.

Une nouvelle approche pour entraîner des modèles de langue améliore l'efficacité et la performance.

Un nouveau cadre évalue les connaissances médicales dans les grands modèles de langage.

Un nouveau cadre améliore la planification de l'IA en renforçant la compréhension visuelle et le raisonnement.

Nouveau dataset améliore la capacité de l'IA à gérer les malentendus dans les conversations.

Garder le sens tout en transformant les données, c'est super important pour la vie privée et la précision.

Une nouvelle méthode fait grimper les petits modèles pour répondre aux questions télécom.

Nouvelles idées sur comment le contexte et la similarité influencent la performance des modèles de langage.

Examine comment BERT interprète les mots avec plusieurs significations.

Cette étude aborde les défis des modèles audio pour les langues à faibles ressources.

Examinons comment les modèles de langage apprennent des connaissances factuelles et leurs limites.

La méthode GroupDebate réduit les coûts tout en améliorant la précision des discussions entre agents.

Cette étude améliore les systèmes de reconnaissance des émotions pour les langues moins courantes en utilisant des données à forte ressource.

Ce papier évalue à quel point les modèles de langue expliquent les concepts scientifiques.

Le pooling de tokens améliore le stockage des données tout en gardant la précision de récupération.

Un modèle améliore les tâches de parole dans des environnements multilingues, en s'attaquant aux défis du code-switching.

Une nouvelle approche améliore l'apprentissage des robots en combinant des instructions linguistiques riches avec des données.

Une étude sur la performance des LLM en utilisant le réglage par instructions et l'apprentissage en contexte.

Un nouveau modèle améliore l'efficacité dans la collecte de données linguistiques pendant le travail de terrain.

Cette étude examine comment les modèles de langage créent des titres de papiers de recherche efficaces à partir de résumés.

Cette étude examine l'efficacité des autoencodeurs clairsemés pour comprendre les caractéristiques des modèles de langage.

PODA améliore la capacité de l'IA à comprendre des textes et à raisonner logiquement.

Un nouveau cadre simplifie la conception de microstructures en utilisant des commandes en langage naturel.

Cette recherche explore l'efficacité des LLM dans plusieurs langues au-delà de l'anglais.

Des recherches montrent que l'IA peut prédire les opinions des utilisateurs à partir de posts indirects sur les réseaux sociaux.

Cet article examine comment différentes couches affectent la performance des LLM.

Une étude sur comment les agents IA suivent les règles définies par les utilisateurs en utilisant le dataset ACS.

CADA-GAN améliore la performance des systèmes ASR dans différents environnements d'enregistrement.

De nouvelles méthodes améliorent les performances des LLM en compressant les entrées de tokens.

MQM-APE améliore la qualité des évaluations de traduction automatique grâce à une analyse d'erreurs avancée.

Cette étude évalue comment les LLM comprennent les tropes narratifs dans les résumés de films.

La méthode FLEX propose une nouvelle approche pour évaluer les systèmes texte-en-SQL de manière précise.

De nouvelles fonctionnalités améliorent l'expérience utilisateur en compréhension d'écran et interactions multilingues.

Utiliser la technologie pour récupérer info sur les traits des plantes facilement sur le web.

EVA combine des signaux audio et visuels pour une meilleure précision de reconnaissance vocale.

Un nouveau modèle améliore les embeddings de texte grâce à des stratégies d'apprentissage en contexte.

Une nouvelle méthode vise à réduire la fuite sémantique dans les embeddings de phrases interlangues.