Les modèles de langage à long contexte simplifient les tâches complexes et améliorent l'interaction avec l'IA.
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La science de pointe expliquée simplement
Les modèles de langage à long contexte simplifient les tâches complexes et améliorent l'interaction avec l'IA.
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Un nouveau cadre s'attaque aux défis de la distillation des connaissances pour les données à longue traîne.
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Cet article examine des moyens d'améliorer les capacités de planification dans les grands modèles de langage.
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Un aperçu des réseaux de neurones, de l'incertitude et de leur impact sur la prise de décision en IA.
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Explorer la synergie entre les modèles de base et l'apprentissage fédéré pour des applications IA améliorées.
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Un outil utilisant l'IA aide à identifier les paramètres de configuration clés pour la performance des logiciels.
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Une approche d'apprentissage automatique pour évaluer et améliorer la productivité des travailleurs.
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La taxonomie de l'invite hiérarchique améliore les méthodes d'évaluation pour les modèles de langage.
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Deux robots améliorent la navigation dans un labyrinthe grâce à des expériences d'apprentissage partagées tout en préservant la confidentialité des données.
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Un aperçu du rôle de l'approximation de Bethe dans la prédiction des résultats dans des systèmes complexes.
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Un aperçu des tests basés sur des scénarios pour évaluer les modèles de génération de code.
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Un nouveau modèle améliore les suggestions d'articles d'actualité dans plusieurs langues.
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Voici SeTAR, une solution sans entraînement pour détecter les données hors distribution dans les réseaux de neurones.
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Une étude sur l'utilisation des LLMs pour juger d'autres LLMs et ses implications.
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Une nouvelle méthode s'attaque au biais de sélection dans l'estimation de l'effet du traitement.
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PromptDSI améliore la recherche de documents en gérant efficacement les nouvelles infos et celles déjà existantes.
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Une nouvelle méthode améliore les prévisions des relations entre actifs pour de meilleures stratégies d'investissement.
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Le dataset MultiSocial aide à détecter les textes générés par des machines dans 22 langues.
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Une nouvelle perspective pour améliorer les GNNs pour des structures de graphes complexes.
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L'utilisation innovante des réseaux sociaux et de l'IA améliore les stratégies de réponse aux tremblements de terre.
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Présentation d'une méthode flexible pour les taux d'apprentissage qui améliore les performances du modèle sans calendriers prédéfinis.
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PruningBench propose une manière standardisée d'évaluer les méthodes de pruning, ce qui améliore l'efficacité des modèles en apprentissage automatique.
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Examiner comment l’activation des neurones améliore le raisonnement arithmétique dans les grands modèles de langage.
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Une nouvelle méthode améliore la détection des crises dans les données EEG en utilisant l'apprentissage automatique.
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Explore comment les expériences récentes influencent la prise de décision dans l'apprentissage par renforcement.
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Un nouvel appareil utilise la fNIRS pour reconstruire des images à partir de l'activité cérébrale.
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Une nouvelle technique améliore la détection des anomalies en utilisant l'apprentissage auto-supervisé.
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Une nouvelle stratégie de défense pour les LLM contre les attaques backdoor.
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Examiner comment les invites influencent le raisonnement dans les grands modèles de langage.
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De nouvelles techniques visent à corriger les erreurs dans les modèles de langage sans avoir à tout réentraîner.
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L'UNCTAD a créé un outil RAG open-source pour un meilleur accès aux données et plus d'efficacité.
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Les modèles d'IA améliorent l'analyse des ECG pour de meilleurs diagnostics de la santé cardiaque.
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LLM-A* fusionne des algos traditionnels avec des modèles de langage pour un plan de trajet efficace.
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Un nouveau benchmark évalue les compétences en raisonnement des modèles de langage.
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WavRx analyse la parole pour la santé tout en protégeant la vie privée, montrant des résultats diagnostiques prometteurs.
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Une étude sur l'amélioration des stratégies de trading sur les marchés de l'électricité en utilisant des systèmes de stockage par batterie.
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