LoRETTA améliore l'efficacité de l'ajustement fin pour les grands modèles de langage avec moins de paramètres.
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La science de pointe expliquée simplement
LoRETTA améliore l'efficacité de l'ajustement fin pour les grands modèles de langage avec moins de paramètres.
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Une nouvelle méthode améliore l'efficacité de la recherche approximative du plus proche voisin basée sur des graphes.
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Des recherches montrent que la mémoire à long terme améliore le partage d'infos santé avec des chatbots.
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Une nouvelle approche améliore la validation de sécurité pour les véhicules autonomes grâce à des techniques de simulation efficaces.
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Un aperçu de l'optimisation de l'utilisation de l'énergie dans les réseaux mobiles grâce à de nouvelles politiques.
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Nouvelles méthodes pour améliorer l'apprentissage continu dans les modèles de langue tout en gardant les connaissances passées.
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Cet article examine la menace des attaques par porte dérobée sur les agents de modèles de langage.
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Enquêter sur le biais personnel dans les LLM et son impact sur la performance.
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Les modèles de langage sont super pour le texte mais ils n'ont pas de compréhension sensorielle.
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Une approche simplifiée pour entraîner des modèles d'IA basée sur l'auto-jugement.
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Une étude sur l'amélioration de l'apprentissage des modèles de langue en utilisant des changements de style minimes dans les données d'entraînement.
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Cette étude montre comment les LLM améliorent l'efficacité de la planification et les taux de réussite.
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ChatDiet combine des données personnelles et des connaissances de la population pour des conseils alimentaires améliorés.
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Un nouveau cadre crée des modèles d'IA personnalisés rapidement et facilement.
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Une nouvelle méthode améliore les tests de sécurité des véhicules autonomes dans des conditions réelles.
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Explorer des méthodes pour améliorer la performance des tâches de codage dans les modèles linguistiques en utilisant des données.
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Présentation de FOMO, une méthode pour améliorer les DNN face aux attaques adversariales en utilisant l'oubli.
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Un nouvel algorithme améliore l’efficacité du déchargement des tâches dans les environnements de calcul en périphérie mobile.
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Cette étude analyse les changements syntaxiques en anglais et en allemand sur 160 ans.
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Cette étude examine comment différentes sources de données affectent les grands modèles de langage.
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Une nouvelle approche améliore les recommandations en s'appuyant sur le filtrage collaboratif et l'apprentissage par contraste.
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Une nouvelle méthode aide les robots à suivre des commandes complexes de manière plus efficace.
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Cet article explore comment l'inférence active influence le mouvement et la prise de décision.
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Cet article parle d'une approche innovante intégrant l'IA dans les méthodes de découverte causale.
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Des recherches montrent que les LLM peuvent traiter des connaissances structurées de manière efficace, même quand c'est en désordre.
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Cet article examine comment la longueur des entrées influence les compétences de raisonnement des grands modèles de langage.
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S'attaquer au changement de domaine et à la dérive conceptuelle dans les modèles d'IA.
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Un nouveau modèle améliore la traduction des signaux cérébraux en langage compréhensible.
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Les PCKGs offrent une vue plus claire de la santé des patients pour un meilleur soin.
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Une nouvelle méthode améliore les prédictions dans la détection virtuelle avec des données limitées.
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Un système pour vérifier l'équité dans l'apprentissage automatique tout en protégeant la confidentialité du modèle.
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Une étude sur comment les modèles de langage traitent et comprennent des tâches linguistiques complexes.
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Utiliser des caméras et des repères améliore le suivi de localisation dans des environnements sans GPS.
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Explorer si les systèmes d'IA peuvent être considérés comme des êtres conscients.
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AgA propose une manière d'aligner les objectifs personnels et collectifs dans une coopération à motifs mixtes.
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Une étude sur l'efficacité de RLAIF par rapport à l'affinage supervisé pour les modèles de langue.
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Un aperçu de l'utilisation de plusieurs capteurs pour améliorer la fiabilité des prévisions.
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Une nouvelle méthode pour que les agents IA apprennent de leur environnement en utilisant du code.
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AnyGPT traite du texte, des images, de la musique et de la parole pour des applications variées.
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Cet article examine le rôle du copyleft dans les préoccupations de copyright liées à l'AIGC.
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