Informatique - Intelligence artificielle

Présentation de méthodes pour une prise de décision plus sûre dans des environnements d'apprentissage par renforcement.

Un nouvel algorithme combine l'apprentissage par renforcement hors ligne et les feedbacks de préférence pour une prise de décision améliorée.

Comment les mélanges d'experts améliore la performance dans les tâches d'apprentissage par renforcement profond.

Un modèle qui relie la prévision à la prise de décision à plusieurs étapes pour de meilleurs résultats.

Un nouveau cadre améliore l'efficacité de la gestion des stocks en utilisant des techniques d'apprentissage par renforcement.

Examiner les difficultés d'alignement des comportements de l'IA avec les intentions humaines.

Une nouvelle méthode pour détecter les biais dans l'entraînement des modèles linguistiques.

Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage par renforcement profond en optimisant simultanément les hyperparamètres et les fonctions de récompense.

Une nouvelle approche pour classer les textes générés par les humains et les machines de manière plus efficace.

Une nouvelle méthode améliore la récupération d'images et de textes dans plusieurs langues.

Une nouvelle méthode aide à garder les données privées en sécurité dans les modèles de langage.

Documenter les systèmes d'IA devient plus facile avec les Cartes IA pour la loi sur l'IA de l'UE.

Une nouvelle méthode améliore l'analyse des sentiments en s'attaquant aux défis de la rareté des données.

AdaZeta réduit l'utilisation de la mémoire tout en améliorant les performances dans l'ajustement des grands modèles de langage.

Améliorer la communication des véhicules avec des technologies avancées pour des routes plus sûres.

Cet article examine si les grands modèles de langage ont des croyances et des intentions.

Une nouvelle méthode relie des images à des textes longs sans avoir besoin de données supplémentaires.

Une nouvelle approche améliore la prédiction des images vidéo en utilisant des connaissances du domaine.

Nouvelle approche améliore la précision et l'efficacité de l'imagerie de phase dans les milieux cliniques.

Découvre comment les modèles de diffusion changent le montage vidéo grâce à la technologie AI.

De nouveaux modèles améliorent l'efficacité du code logiciel et la performance des compilateurs.

Une nouvelle méthode améliore le routage pour les livraisons de véhicules électriques.

Un regard sur la relation entre la taille du modèle et l'efficacité des données d'entraînement.

Le dataset GTZAN-synth utilise de la musique synthétique pour améliorer les systèmes de tagging musical.

Un nouveau modèle améliore les capacités d'appel de fonction des modèles linguistiques pour des tâches complexes.

Nouveau modèle améliore la précision dans la détection des émotions pendant les échanges oraux.

Une nouvelle approche améliore l'ajustement de la température dans la distillation des connaissances pour un meilleur entraînement des modèles.

Un nouveau système facilite l'utilisation privée des LLM via des ressources HPC.

Examiner comment le contexte améliore la qualité de la traduction automatique dans le sous-titrage.

WineGraph utilise des données pour améliorer les suggestions d'accords entre la nourriture et le vin.

Examiner les défis et les implications du désapprentissage dans les modèles d'IA.

Une nouvelle méthode améliore les prévisions des effets secondaires des médicaments en utilisant des approches basées sur les données.

IDAICL améliore les prévisions en perfectionnant la qualité des démonstrations dans l'apprentissage en contexte.

Le modèle SAVE améliore la segmentation audio-visuelle avec efficacité et précision.

Une approche innovante pour la collecte efficace de retours d'information dans l'apprentissage par renforcement pour la sécurité.

La qualité des données est cruciale pour des modèles d'apprentissage automatique efficaces dans divers secteurs.

Un nouveau modèle améliore l'intégration des images et du texte en pathologie.

Un nouveau cadre vise à améliorer la précision des modèles de parsing sémantique.

Évaluer comment le fait de faire confiance aux experts humains affecte la précision des prédictions dans les modèles d'IA.

Développement de chatbots qui apprennent activement lors des interactions avec les utilisateurs.