Informatique - Intelligence artificielle

Une nouvelle approche améliore les performances des modèles linguistiques grâce à un arrondi de poids optimisé.

Cet article parle des dynamiques de confiance dans les équipes avec des humains et des robots.

De nouvelles méthodes améliorent la façon dont les robots imitent les mouvements humains, rendant l'interaction meilleure.

SparseSwin propose une classification d'images efficace avec moins de paramètres et une grande précision.

Des recherches mettent en lumière le biais dans l'IA qui affecte les groupes sous-représentés en Nouvelle-Zélande.

Cet article compare Llama-2 et GPT-3 dans la génération de code HPC.

Une nouvelle méthode combine les données ECG et CMR pour des évaluations cardiaques plus précises.

Les LLM améliorent la performance des logiciels et l'efficacité dans l'optimisation du code.

Un aperçu complet de l'hallucination dans l'IA et son impact sur la précision.

Une nouvelle méthode améliore la détection des deepfakes dans différentes qualités de vidéo.

Une nouvelle approche renforce la confiance des ingénieurs dans les prédictions de l'IA pendant les incidents.

Cette étude examine l'utilisation de capteurs pour améliorer la sécurité lors des levages et surveiller les pratiques.

Une nouvelle méthode améliore le placement des capteurs pour surveiller les activités des résidents.

Une nouvelle méthode aide les robots à apprendre en toute sécurité dans des environnements incertains.

De nouvelles méthodes visent à améliorer l'inclusivité des images générées par l'IA.

Comprendre les préférences pour les explications de recommandations d'emploi est super important pour un bon recrutement.

Une nouvelle méthode pour résoudre des équations différentielles en utilisant des réseaux de neurones et des polynômes orthogonaux.

phi-1.5 montre que des modèles plus petits peuvent bien fonctionner avec des données de qualité.

De nouvelles tâches d'entraînement améliorent les modèles de langue pour un meilleur traitement des documents.

Cette étude montre comment les réseaux LSTM peuvent combler les lacunes dans les données GRACE.

S'attaquer aux problèmes courants dans les tests de deep learning pour améliorer la fiabilité des modèles.

Un aperçu des méthodes de descente de gradient et de leur importance en apprentissage automatique.

Améliorer l’efficacité des revues systémiques grâce à des méthodes innovantes de génération de requêtes.

Explorer des approches innovantes pour améliorer la recherche de chemin des robots dans des environnements complexes.

Cette étude examine les biais dans les modèles linguistiques en utilisant l'apprentissage par invites.

Explorer le goulot d'étranglement relationnel et son rôle dans la compréhension des concepts abstraits.

Le regard vers l'avenir améliore la précision de la traduction en temps réel et réduit les erreurs.

Une nouvelle approche automatise la conception de la fonction de récompense pour l'apprentissage par renforcement profond chez les robots.

Des modèles de tête innovants aident à la recherche sur le cerveau et à la planification des traitements.

Cette méthode simplifie le choix des algorithmes et des réglages pour les tâches de machine learning.

Le dataset Rank2Tell améliore la compréhension des scènes de circulation pour renforcer la confiance dans la technologie de conduite autonome.

Une nouvelle méthode pour mieux combiner les sorties du système GEC.

Une nouvelle méthode permet de créer des avatars humains détaillés et dynamiques.

Un coup d'œil sur les Réseaux de Masques Ensemblistes et leurs capacités en multiplication de matrices.

Style2Fab permet aux utilisateurs de personnaliser des modèles 3D sans affecter la fonctionnalité.

Une nouvelle approche améliore l'identification des joueurs grâce à l'analyse des images clés.

Examen des risques de sécurité des exécutables DNN face aux attaques par inversion de bits.

ImageTo360 améliore la segmentation LiDAR en utilisant un minimum de données étiquetées à partir d'images de caméra.

Un aperçu des outils qui aident à repérer le langage vague et subjectif dans les textes.

Le modèle JOADAA améliore l'anticipation des actions et la détection en ligne dans des scénarios en temps réel.