Informatique - Intelligence artificielle

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.

AFaCTA aide les vérificateurs de faits à identifier les vérités et les fausses affirmations de manière efficace.

Découvrez comment les modèles de langage transforment l'analyse financière et la prise de décision.

BioFusionNet combine des images de tumeurs, des données génétiques et des infos cliniques pour une meilleure évaluation des risques.

Une étude sur comment les LLM établissent des connexions dans les réseaux sociaux et professionnels.

Une nouvelle méthode améliore la collecte de données pour un meilleur alignement des modèles linguistiques.

Un nouveau modèle basé sur MLP améliore la précision des prévisions de séries temporelles en utilisant des couches de projection aléatoire.

Une nouvelle approche s'attaque au problème des tokens perdus et du padding dans les modèles de machine learning.

Une nouvelle approche renforce le raisonnement scientifique des modèles de langage grâce à une utilisation efficace des outils.

LoRETTA améliore l'efficacité de l'ajustement fin pour les grands modèles de langage avec moins de paramètres.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité de la recherche approximative du plus proche voisin basée sur des graphes.

Des recherches montrent que la mémoire à long terme améliore le partage d'infos santé avec des chatbots.

Une nouvelle approche améliore la validation de sécurité pour les véhicules autonomes grâce à des techniques de simulation efficaces.

Un aperçu de l'optimisation de l'utilisation de l'énergie dans les réseaux mobiles grâce à de nouvelles politiques.

Nouvelles méthodes pour améliorer l'apprentissage continu dans les modèles de langue tout en gardant les connaissances passées.

Cet article examine la menace des attaques par porte dérobée sur les agents de modèles de langage.

Enquêter sur le biais personnel dans les LLM et son impact sur la performance.

Les modèles de langage sont super pour le texte mais ils n'ont pas de compréhension sensorielle.

Une approche simplifiée pour entraîner des modèles d'IA basée sur l'auto-jugement.

Une étude sur l'amélioration de l'apprentissage des modèles de langue en utilisant des changements de style minimes dans les données d'entraînement.

Cette étude montre comment les LLM améliorent l'efficacité de la planification et les taux de réussite.

ChatDiet combine des données personnelles et des connaissances de la population pour des conseils alimentaires améliorés.

Un nouveau cadre crée des modèles d'IA personnalisés rapidement et facilement.

Une nouvelle méthode améliore les tests de sécurité des véhicules autonomes dans des conditions réelles.

Explorer des méthodes pour améliorer la performance des tâches de codage dans les modèles linguistiques en utilisant des données.

Présentation de FOMO, une méthode pour améliorer les DNN face aux attaques adversariales en utilisant l'oubli.

Un nouvel algorithme améliore l’efficacité du déchargement des tâches dans les environnements de calcul en périphérie mobile.

Cette étude analyse les changements syntaxiques en anglais et en allemand sur 160 ans.

Cette étude examine comment différentes sources de données affectent les grands modèles de langage.

Une nouvelle approche améliore les recommandations en s'appuyant sur le filtrage collaboratif et l'apprentissage par contraste.

Une nouvelle méthode aide les robots à suivre des commandes complexes de manière plus efficace.

Cet article explore comment l'inférence active influence le mouvement et la prise de décision.

Cet article parle d'une approche innovante intégrant l'IA dans les méthodes de découverte causale.

Des recherches montrent que les LLM peuvent traiter des connaissances structurées de manière efficace, même quand c'est en désordre.

Cet article examine comment la longueur des entrées influence les compétences de raisonnement des grands modèles de langage.

S'attaquer au changement de domaine et à la dérive conceptuelle dans les modèles d'IA.

Un nouveau modèle améliore la traduction des signaux cérébraux en langage compréhensible.

Les PCKGs offrent une vue plus claire de la santé des patients pour un meilleur soin.