Informatique - Intelligence artificielle

Une nouvelle approche combine l'apprentissage de la représentation causale et les modèles de base pour une meilleure compréhension.

Une nouvelle approche améliore la gestion des conversations dans les systèmes de dialogue.

Approche innovante utilisant des réseaux de neurones pour stabiliser les systèmes d'équations aux dérivées partielles efficacement.

Présentation d'une méthode multiscale pour améliorer l'équité dans le dessin des circonscriptions électorales.

Explorer les comportements des neutrinos pendant les supernovae et leurs effets de conversion de saveur.

Utiliser la technologie pour améliorer la capture de carbone et le suivi de la surface terrestre.

Traiter la surestimation de la valeur et le biais de récence pour améliorer la performance des agents.

APRICOT renforce la confiance dans les modèles de langage en mesurant avec précision la confiance des réponses.

Un nouveau modèle identifie des moments drôles dans les vidéos en utilisant des données visuelles, audio et textuelles.

Le framework MP2D améliore la façon dont les systèmes de dialogue gèrent les changements de sujet.

Un aperçu de comment la puissance de calcul et les algorithmes ont transformé les modèles de langage.

Cet article parle de l'impact des erreurs de labellisation humaine sur le SCL et d'une nouvelle solution.

Cette étude révèle des méthodes pour détecter des écarts inhabituels dans les données de mouvement des objets.

TRAD améliore comment les agents choisissent et utilisent des exemples pour prendre de meilleures décisions.

Examiner comment la largeur du réseau impacte la rétention des connaissances pendant des tâches d'apprentissage séquentiel.

Un nouveau cadre améliore la complétion de code en utilisant le contexte du dépôt.

Explorer comment les modèles de langage induisent des structures syntaxiques sans supervision directe.

Une nouvelle approche combine l'intuition humaine et l'intelligence artificielle pour améliorer l'extraction d'opinions.

AesopAgent permet aux utilisateurs de créer des vidéos à partir d'histoires grâce à des outils d'IA avancés.

Une nouvelle approche pour améliorer la qualité d'image affectée par les conditions météorologiques.

REMO améliore la compréhension moléculaire grâce à un apprentissage innovant basé sur des réactions.

Un regard sur le rôle des réseaux sociaux dans la formation du discours public et la désinformation.

Une nouvelle méthode améliore la coordination des véhicules sous-marins sans pilote dans des courants dynamiques.

Une étude sur la combinaison des graphes de connaissances et du raisonnement contrefactuel dans l'IA.

Explorer les principes et l'importance de l'utilisation éthique de l'IA.

Explorer comment l'apprentissage des tout-petits peut améliorer les techniques d'apprentissage par renforcement.

Examiner comment le bruit dans les données de pré-entraînement influence la performance du modèle.

Examiner l'utilisation des LLM pour des tâches en bioinformatique.

Comprendre comment les réseaux de neurones graphiques modélisent des relations complexes dans les données.

Analyser les changements dans les habitudes de voyage à cause de l'influence de la pandémie sur le nombre de passagers.

Un nouveau jeu de données combine des données réelles et synthétiques pour mieux surveiller les forêts.

De nouvelles stratégies simplifient la transformation image-graph pour diverses applications.

Une nouvelle approche se concentre sur les changements des traits du visage pour identifier les vidéos deepfake.

Une nouvelle approche combine des modèles de langage avec la reconnaissance d'activités humaines en tenant compte du contexte.

Noveau jeu de données et cadre améliorent la détection d'objets dans l'imagerie SAR.

Cet article traite du développement de systèmes intelligents pour les camions autonomes.

ActGen génère des images pertinentes pour améliorer l'efficacité des performances du modèle.

Un aperçu de comment les GNN analysent les graphes et s'adaptent aux changements.

Une nouvelle méthode améliore la reconnaissance d'activité humaine entre différents utilisateurs.

Cette étude améliore l'apprentissage distribué grâce à une utilisation efficace des mises à jour pondérées dans le retour d'erreur.