Informatique - Intelligence artificielle

Une nouvelle méthode sécurisée pour gérer les données de santé en utilisant l'IA.

Une nouvelle approche pour évaluer et comparer les algorithmes de RecSys en utilisant des jeux de données variés.

Une nouvelle approche pour optimiser le routage des véhicules en utilisant l'apprentissage par renforcement.

ReadAgent améliore la capacité des modèles de langage à traiter efficacement de longs textes.

BioMistral vise à faire avancer le traitement des langues dans le secteur de la santé avec une technologie open source.

Examiner les dangers d'intégrer des modèles de langue dans des systèmes robotiques.

Les machines peuvent maintenant communiquer en utilisant le langage humain pour une meilleure génération d'images.

MIM-Refiner améliore la performance du modèle MIM grâce à un apprentissage des caractéristiques affiné.

Explorer comment l'IA générative aide les scientifiques à créer des Tweetorials captivants.

Un nouveau cadre pour générer des données de mobilité réalistes en utilisant le raisonnement.

Un aperçu du rôle et de la détection du whataboutisme dans les discussions sur les réseaux sociaux.

Une nouvelle approche utilisant des modèles de langage pour tester des moteurs de règles médicales améliore la précision.

Faire des recherches sur comment l'IA peut comprendre les pensées et les émotions humaines.

Une nouvelle méthode pour adapter les LLM sans avoir besoin de beaucoup d'étiquetage.

Un nouveau cadre pour évaluer la justesse des réponses de l'IA avec un jugement semblable à celui des humains.

Apprends comment LinkedIn utilise les réseaux de neurones graphiques pour améliorer les recommandations aux utilisateurs.

Cet article parle de comment DPETS améliore la stabilité et le contrôle dans l'apprentissage par renforcement.

Cet article explore l'impact du vote incomplet sur les processus de décision.

La théorie de l'apprentissage crédal offre de nouvelles perspectives pour adapter les modèles d'apprentissage automatique aux données qui évoluent.

Cette étude examine comment les LLMs montrent un biais de valeur dans leurs réponses.

Cet article parle d'une méthode pour améliorer les LLMs en utilisant des retours verbaux sans sur-généralisation.

Une façon plus simple de prédire des motifs complexes en utilisant la dynamique des fluides.

Comprendre la causalité peut améliorer la prise de décisions et l'adaptabilité de l'IA.

RAG-Driver renforce la confiance dans les voitures autonomes grâce à des explications de décisions plus claires.

Une nouvelle méthode qui simplifie l'apprentissage des graphes en utilisant l'attention.

Un nouveau cadre aide à analyser efficacement les explications des grands modèles de langage.

Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage des robots à partir de données simulées pour des situations réelles.

Un regard sur le besoin d'équité et d'explications claires dans les systèmes d'IA.

Explorer l'avenir du traitement du langage extractif en utilisant des modèles génératifs.

Nouveau modèle améliore la vitesse et la précision des simulations pour les applications d'ingénierie.

Une nouvelle méthode améliore le flux des résumés extractifs.

Une nouvelle approche améliore la capacité des modèles de langage à transformer des séquences malgré des données limitées.

Cette recherche se concentre sur l'amélioration des modèles linguistiques en perfectionnant leur approche de la négation.

Une analyse des qualités et des défis des explications des modèles de langage.

Cette étude explore le rôle des actions, du timing et de la solvabilité dans la reconnaissance des objectifs.

Présentation d'ACGCL : une nouvelle approche pour améliorer l'apprentissage de la représentation des graphes.

Une nouvelle approche améliore les systèmes de dialogue orientés tâche en utilisant l'appel de fonctions.

TEPI améliore la classification des génomes en utilisant des images et des techniques conscientes de la taxonomie.

Cet article parle des méthodes pour certifier les explications dans les modèles d'apprentissage automatique.

Examiner le biais de genre dans les modèles T2I à travers le test des stéréotypes appariés.