Informatique - Intelligence artificielle

Une nouvelle approche pour comprendre les fonctions de récompense complexes dans le comportement de l'IA.

Une nouvelle approche améliore l'apprentissage des robots à partir de démonstrations passées en utilisant des données contrefactuelles.

Une nouvelle méthode renforce la fiabilité des réseaux de neurones dans des applications critiques.

Un aperçu de comment DNO améliore la génération d'images selon les préférences des utilisateurs.

Explorer comment l'informatique quantique influence les techniques d'apprentissage automatique.

Présentation d'une méthode innovante pour détecter des anomalies dans des patterns de données complexes.

Une nouvelle méthode améliore l'évaluation des modèles d'apprentissage par renforcement avec des politiques déterministes.

Une nouvelle méthode pour évaluer le biais dans les modèles de langage vise à obtenir des réponses AI plus justes.

Les robots apprennent les propriétés physiques des objets en les manipulant pour mieux les reconnaître.

Une nouvelle méthode pour l'apprentissage continu dans les systèmes d'IA qui améliore la rétention des connaissances.

Évaluation des algorithmes pour une segmentation efficace des phrases musicales et une analyse de structure.

Explorer des méthodes pour sécuriser les infos des patients dans la recherche clinique.

Cette étude teste les LLM pour révéler leurs faiblesses en compréhension et en raisonnement.

Deux nouvelles approches améliorent la fiabilité dans l'évaluation des explications des modèles d'IA.

Explorer comment les robots peuvent mieux comprendre et expliquer les conversations avec les gens.

Explore comment les grands modèles de langage améliorent la créativité à travers la génération multimédia.

MAP-Neo vise la transparence et la performance dans la modélisation du langage IA.

Une nouvelle méthode améliore la communication dans le traitement des données graphiques.

Cette étude évalue les capacités des modèles de langage à comprendre les pensées et les émotions.

Une nouvelle méthode s'attaque à l'équité dans les tâches de classification en apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode pour évaluer les explications des neurones dans les modèles d'apprentissage profond.

Un nouveau jeu de données analyse les infos trompeuses dans les réponses des LLM.

Les modèles de langue améliorent les performances sur le web grâce à des techniques d'auto-amélioration.

ROAST améliore l'analyse des sentiments en se concentrant sur l'ensemble des avis.

Un nouveau cadre améliore les capacités des petits modèles en programmation robotique.

Un nouveau cadre combine les GNN et les LLM pour des réponses améliorées à partir des graphes de connaissances.

Présentation de S3, une méthode pour améliorer l'analyse des données temporelles grâce à un réagencement intelligent.

Une nouvelle approche améliore les modèles de langage en se concentrant sur les préférences humaines dans la génération de texte.

Un nouveau système qui améliore l'efficacité d'apprentissage des robots en utilisant des vidéos et des retours en langage.

Une nouvelle méthode améliore la capacité à générer des textes variés avec des attributs spécifiques.

Étude sur l'amélioration des stratégies de discussion pour l'IA dans One Night Ultimate Werewolf.

Cet article parle des défis du fine-tuning en few-shot des modèles de diffusion et des solutions.

Une nouvelle approche améliore les performances de segmentation pour les classes connues et inconnues.

Cette étude examine comment on peut apprendre des préférences à partir de comparaisons simples.

Un système unifié améliore l'efficacité dans les applications basées sur les LLM.

Examiner le rôle des agents LLM dans la résolution de problèmes du monde réel.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité du fine-tuning et réduit l'utilisation de mémoire pour les grands modèles de langage.

Cette étude explore l'utilisation de modèles plus petits pour améliorer la sécurité des systèmes d'IA.

Une nouvelle méthode pour améliorer le suivi des instructions d'image des modèles multimodaux.

Un nouveau cadre propose une détection de texte améliorée sur plusieurs formats et granularités.