Informatique - Intelligence artificielle

Utiliser des modèles de diffusion améliore les prédictions de données dans des environnements bruyants.

Une méthode pour construire des graphes de connaissance à partir de documents bruts de manière efficace.

Une étude met en avant le potentiel des montres connectées pour détecter les irrégularités du rythme cardiaque.

En utilisant l'apprentissage automatique, les simulations du manteau terrestre peuvent atteindre des états stables plus efficacement.

Une nouvelle méthode améliore la façon dont les machines analysent les graphiques pour de meilleures infos.

Une nouvelle façon de créer des arbres de décision pour des systèmes complexes sans connaissances préalables.

Une étude examine les tendances de performance des modèles de langue coréenne sur onze mois.

Un nouveau modèle améliore les prévisions des médicaments traversant la barrière hémato-encéphalique.

Une nouvelle méthode améliore la capacité des agents à apprendre de leurs erreurs dans des environnements virtuels.

Examiner les problèmes éthiques liés à l'utilisation des modèles de langage pour les troubles psychiatriques.

Utiliser des modèles avancés pour mieux évaluer les idées de recherche dans le milieu académique.

WebQuest aide à tester des modèles qui répondent à des questions provenant de plusieurs pages web.

De nouvelles méthodes relient les métadonnées aux graphes de connaissances pour une meilleure interprétation des données.

Un système pour améliorer le support IT en utilisant la génération augmentée par recherche.

CAST propose une méthode précise pour gérer les réponses des modèles de langage.

Une nouvelle méthode utilisant l'apprentissage profond accélère la conception de stellarators pour l'énergie de fusion.

Une nouvelle méthode combine l'apprentissage par renforcement et la sécurité pour améliorer les tâches des robots.

Une nouvelle méthode améliore la transformation audio tout en préservant la mélodie et la qualité sonore.

Une nouvelle méthode pour évaluer la valeur des données graphiques dans différents domaines.

De nouvelles méthodes aident à détecter les cyberattaques dans des systèmes électriques complexes.

Comprendre l'importance et les défis des graphes de connaissances dynamiques.

Explorer le rôle des réseaux non-autorégressifs dans la résolution de problèmes d'optimisation complexes.

Les KOS organisent des infos de recherche, aidant à une récupération et gestion rapide.

RLPF améliore la synthèse des données des utilisateurs pour de meilleures prédictions.

Cet article parle d'un nouvel algorithme pour résoudre le problème du sac à dos de manière efficace.

Un projet axé sur l'amélioration de la génération d'images grâce à des techniques et des modèles avancés.

HiSC4D capture le mouvement humain avec des capteurs portables pour une meilleure analyse des interactions.

Présentation d'une méthode pour améliorer le question-réponse dans les vidéos avec plusieurs événements.

Ce papier examine le rôle du RL dans la résolution de la conjecture d'Andrews-Curtis.

Cette étude examine comment les modèles de langue apprennent à partir d'exemples et de connaissances passées.

CoxKAN améliore l'analyse de survie avec interprétabilité et performance.

KnoWoGen propose un nouveau système pour créer des ensembles de données dans le travail de connaissance, en s'attaquant à des limitations clés.

Une méthode innovante crée des modèles humains 3D à partir d'images uniques pour diverses applications.

Apprends à générer des données faux réalistes en toute sécurité.

Cette étude évalue les grands modèles de langage en tant que juges dans des tâches de raisonnement mathématique.

Une étude révèle des vulnérabilités dans les modèles d'IA à cause des attaques par porte dérobée.

Cette étude examine le rôle des scores de confiance pour améliorer la performance de l'OCR.

Une nouvelle méthode améliore la génération de code en utilisant plusieurs langages de programmation.

Les systèmes de tutorat intelligent utilisent des modèles avancés pour aider à l'apprentissage personnalisé.

UI-JEPA améliore la façon dont les systèmes prédisent les actions des utilisateurs à partir des interactions sur l'écran.