Informatique - Intelligence artificielle

Un nouveau modèle améliore la prise de décision dans des scénarios complexes avec des choix interdépendants.

Combiner des modèles de langage visuel avec l'apprentissage par renforcement améliore l'efficacité d'accomplissement des tâches.

Une nouvelle méthode améliore la création d'avatars 3D réalistes à partir de séquences vidéo.

De nouvelles méthodes améliorent la compréhension par les machines des interactions dynamiques dans le contenu vidéo.

Une nouvelle méthode améliore les performances de MCTS dans des environnements de prise de décision complexes.

Voici SwiLoRA, une méthode qui optimise l'entraînement des grands modèles de langage avec moins de ressources.

S'attaquer aux défis de sécurité des agents IA pour des interactions plus sûres.

Explorer la sécurité, la fiabilité et les problèmes éthiques dans les modèles de langage.

Un nouveau modèle apprend à valoriser les données efficacement et explique ses décisions.

Une nouvelle méthode améliore l'adaptation du modèle pendant les tests avec un filtrage dynamique des pseudo-étiquettes.

Un nouveau cadre améliore l'efficacité des drones pour localiser des cibles en utilisant des indices variés.

De nouvelles méthodes améliorent l'estimation de l'orientation de la tête pour plus de précision dans des situations réelles.

Une nouvelle approche combine la modélisation physique avec l'apprentissage automatique pour la génération de données de charge nette.

Explorer comment les GMFGs modélisent des interactions diverses entre les agents dans des systèmes complexes.

Un modèle évalue la lisibilité des articles Wikipedia dans 14 langues.

Une nouvelle méthode améliore la transparence des modèles d'embedding de graphes de connaissances.

Cet article examine comment l'IA peut impacter les groupes marginalisés et des façons d'améliorer les résultats.

Une nouvelle méthode améliore les modèles de deep learning efficaces grâce à une orthogonalité exacte.

Une analyse des besoins matériels pour faire tourner efficacement des grands modèles de langage.

Une nouvelle méthode de décroissance de poids améliore la sparsification dans les réseaux de neurones.

Présentation d'un ensemble de données pour analyser les interactions dans les activités de la vie quotidienne.

Un cadre pour améliorer les réseaux de neurones en intégrant les connaissances humaines dans les algorithmes d'apprentissage.

Une méthode utilisant MCMC pour une génération efficace d'échantillons négatifs dans l'apprentissage contrastif.

Une nouvelle méthode qui améliore la planification et la prise de décision dans l'apprentissage par renforcement.

Une étude révèle que des caractéristiques simples expliquent en grande partie les scores cérébraux des LLM.

Une nouvelle méthode améliore la classification des plantes grâce à des techniques d'apprentissage profond multimodal.

Zipper combine efficacement différents types de données pour des modèles d'IA plus intelligents.

Examiner comment les modèles récurrents peuvent approximer des fonctions en fonction des prompts.

Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage des agents dans les environnements d'apprentissage par renforcement.

Examiner comment l'apprentissage automatique influence les choix et les résultats des humains.

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Cette recherche examine comment les croyances humaines influencent les évaluations et déploiements des LLM.

De nouvelles méthodes améliorent la performance des tâches principales en utilisant des données auxiliaires sans coûts de calcul supplémentaires.

Une nouvelle méthode améliore l'analyse des données GNSS pour mieux suivre les événements de glissement lent.

GNAN combine l'interprétabilité et la précision pour des modèles d'IA basés sur des graphes.

Explorer comment les retours humains influencent le comportement des véhicules autonomes via des systèmes de récompense.

Ce cadre utilise plusieurs agents et des graphiques de tâches pour résoudre les problèmes de manière efficace.

Cet article examine le biais de popularité dans les systèmes de recommandation et comment les LLM peuvent aider.

Un nouveau truc améliore les modèles linguistiques pour plus d'efficacité et de performance.

Cet article examine le rôle de la normalisation par couches dans l'amélioration de la classification des réseaux de neurones.