Cette étude examine comment les réseaux de neurones interprètent la parole en utilisant des spectrogrammes.
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La science de pointe expliquée simplement
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Un ensemble de données pour améliorer la capacité de l'IA à lire des matériaux scientifiques avancés.
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De nouvelles méthodes visent à améliorer les compétences en raisonnement des modèles de langage.
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Une étude sur les LLMs donnant des retours pour l'éducation à la programmation.
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Cette étude explore le rôle des couches feed-forward dans les modèles de langage de code.
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Cette méthode améliore l'entraînement des agents en utilisant moins de données d'experts grâce à l'exploration et aux signatures de chemin.
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Un nouveau jeu de données vise à créer des résumés plus clairs grâce aux retours des utilisateurs.
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L'effet Rashomon montre plusieurs modèles efficaces en apprentissage automatique.
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Les varifolds neuronaux améliorent l'analyse des nuages de points 3D pour différentes applications.
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ARMT améliore la mémoire et le traitement des longues séquences par l'IA.
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Une nouvelle méthode améliore la reconnaissance des données de nuage de points pour les véhicules autonomes.
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Explorer les problèmes d'hallucination de code dans les modèles de programmation AI.
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Évaluer la quantification et l'élagage pour optimiser les modèles DRL pour des ressources limitées.
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Présentation d'une méthode pour améliorer l'extraction de sentiments dans le texte grâce à des arbres de dépendance latents.
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Cette étude examine les méthodes de filigrane pour les textes générés par machine et leur efficacité contre les attaques de suppression.
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Une nouvelle méthode améliore les performances des modèles de langage sur des problèmes complexes.
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LaRa crée des modèles 3D à partir de quelques photos avec des techniques innovantes.
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XQSV vise à reproduire un gameplay semblable à celui des humains dans le Xiangqi.
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Cette recherche améliore la reconnaissance des entités dans les récits cliniques en utilisant des modèles de langage ouverts.
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Cet article présente une nouvelle approche utilisant l'entraînement au moment du test pour améliorer les performances des RNN.
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Une méthode pour améliorer l'efficacité des modèles en machine learning grâce à des stratégies de taille efficaces.
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La recherche se concentre sur l'amélioration de la précision des modèles cérébraux grâce à des techniques de simulation innovantes.
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Une nouvelle méthode pour évaluer la qualité des histoires racontées par les machines est présentée.
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Une nouvelle approche des systèmes décentralisés qui améliore la collaboration et la prise de décision des agents.
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Une nouvelle méthode améliore la découverte de pièces dans les images en utilisant des transformateurs.
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Un aperçu de l’efficacité de GPT et RETRO dans l’adaptation des modèles linguistiques avec PEFT et RAG.
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LayerShuffle renforce la robustesse des réseaux de neurones en permettant une exécution flexible des couches.
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Une nouvelle méthode améliore la découverte moléculaire en utilisant des algorithmes évolutionnaires et des modèles linguistiques.
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Cette étude évalue les biais dans les LLM lors de jeux stratégiques comme Stag Hunt.
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Combiner les images de radiographies thoraciques et les dossiers médicaux électroniques améliore la précision du diagnostic.
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L'IA générative améliore les capacités de détection RF, transformant la collecte et l'analyse de données.
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Un cadre pour utiliser des modèles de langage directement sur les smartphones pour des services sécurisés et personnalisés.
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Une nouvelle méthode améliore la recherche d'expressions mathématiques à partir de données.
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Explorer le potentiel des KAHMs dans l'apprentissage fédéré pour une meilleure confidentialité et efficacité.
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Examinez les différentes attaques de jailbreak sur les modèles de langage et leurs défenses.
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Examiner le rôle des techniques de dropout pour améliorer l'équité dans les DNN.
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Cet article explore la surparamétrisation et son impact sur l'efficacité de l'entraînement des modèles.
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Une nouvelle façon d'améliorer le routage du trafic et de réduire la congestion dans les villes.
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La recherche se concentre sur la lutte contre la propagande en arabe grâce à des techniques de détection innovantes.
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Examiner les vulnérabilités des modèles de langage clinique et leur impact sur la sécurité des patients.
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