Informatique - Calcul et langage

Une nouvelle méthode améliore la compréhension des relations de temps des événements dans le texte.

Explorer l'utilisation des LLM dans la programmation logique inductive.

FactorLLM améliore l'efficacité des modèles de langue en réorganisant le stockage des connaissances.

VerilogCoder utilise l'IA pour simplifier et améliorer les tâches de conception matérielle.

Une nouvelle méthode améliore la génération d'images et de vidéos en utilisant des techniques de compression standard.

Le dataset MaterioMiner relie la mécanique des matériaux à la littérature scientifique pour améliorer la recherche.

De nouvelles méthodes améliorent les modèles ASR pour plusieurs langues, tout en préservant les connaissances passées.

Améliorer les systèmes de question-réponse avec un apprentissage faiblement supervisé et des méthodes de recherche dense.

Utiliser des modèles vision-langage pour améliorer la qualité des tutos de jeu.

Une méthode structurée pour créer des conversations synthétiques avec des modèles de langue.

Cette étude examine comment le changement de langue affecte les classificateurs de texte.

Examiner comment les transformateurs apprennent du contexte sans avoir besoin de réentraînement.

De nouvelles méthodes améliorent la génération de code pour les tâches d'automatisation avec des langages spécifiques au domaine.

Partage tes discussions avec l'IA facilement et aide à améliorer les modèles.

Une nouvelle approche améliore la reconnaissance des phrases en code-switching dans le discours bilingue.

Analyser comment les modèles de langage gèrent les biais sociaux dans les opinions.

La recherche sur les arbres de recherche de preuves améliore les méthodes de preuve automatisée.

Un aperçu de la gestion efficace des grands modèles linguistiques à grande échelle.

Présentation de MIDAS, un cadre qui améliore la compréhension des conversations à plusieurs tours en traitement du langage naturel.

I-SHEEP permet aux grands modèles de langage d'apprendre en continu à partir de données générées.

Un nouveau cadre pour évaluer la performance des systèmes RAG.

Un nouveau système génère des modèles 3D de bâtiments à partir d'instructions en langage simple.

ArabLegalEval évalue la performance des LLM dans le traitement des informations juridiques en arabe.

Un ensemble de données pour analyser les sentiments dans les critiques de restaurants en allemand.

Une analyse de la capacité de mémoire des transformers et son impact sur la performance des modèles.

Une nouvelle approche pour élargir les taxonomies en utilisant des invites basées sur le code.

L2R propose une méthode pour apprendre en continu sans perdre les connaissances précédentes.

Des recherches montrent des tendances inhérentes dans les modèles de langage en utilisant des personas variés.

Nouveau modèle améliore la précision et l'efficacité pour identifier la thrombose veineuse.

Cette étude examine comment la collaboration affecte l'analyse des données qualitatives avec des outils NLP.

Une nouvelle méthode améliore les prédictions dans la classification multi-étiquette extrême avec des étiquettes manquantes.

Une méthode pour identifier les faiblesses des modèles de langage afin d'améliorer leurs performances.

Des chercheurs développent un modèle pour identifier les connexions dans le texte de manière plus efficace.

BnSentMix offre une ressource complète pour l'analyse des sentiments en bengali-anglais.

Un système flexible améliore l'accès à des infos sensibles pour les utilisateurs de confiance.

xGen-MM améliore les modèles multimodaux pour un meilleur apprentissage des images et du texte.

PEDAL améliore la précision et l'efficacité des résultats des modèles linguistiques grâce à des invites variées.

CIKMar améliore le dialogue éducatif avec un petit modèle de langue pour de meilleures réponses.

FourierKAN propose une nouvelle façon d'améliorer la précision et l'efficacité de la classification de texte.

EmoDynamiX améliore le soutien émotionnel en comprenant mieux les sentiments des utilisateurs.