Informatique - Intelligence artificielle

Évaluer la quantification et l'élagage pour optimiser les modèles DRL pour des ressources limitées.

Présentation d'une méthode pour améliorer l'extraction de sentiments dans le texte grâce à des arbres de dépendance latents.

Cette étude examine les méthodes de filigrane pour les textes générés par machine et leur efficacité contre les attaques de suppression.

Une nouvelle méthode améliore les performances des modèles de langage sur des problèmes complexes.

LaRa crée des modèles 3D à partir de quelques photos avec des techniques innovantes.

XQSV vise à reproduire un gameplay semblable à celui des humains dans le Xiangqi.

Cette recherche améliore la reconnaissance des entités dans les récits cliniques en utilisant des modèles de langage ouverts.

Cet article présente une nouvelle approche utilisant l'entraînement au moment du test pour améliorer les performances des RNN.

Une méthode pour améliorer l'efficacité des modèles en machine learning grâce à des stratégies de taille efficaces.

La recherche se concentre sur l'amélioration de la précision des modèles cérébraux grâce à des techniques de simulation innovantes.

Une nouvelle méthode pour évaluer la qualité des histoires racontées par les machines est présentée.

Une nouvelle approche des systèmes décentralisés qui améliore la collaboration et la prise de décision des agents.

Une nouvelle méthode améliore la découverte de pièces dans les images en utilisant des transformateurs.

Un aperçu de l’efficacité de GPT et RETRO dans l’adaptation des modèles linguistiques avec PEFT et RAG.

LayerShuffle renforce la robustesse des réseaux de neurones en permettant une exécution flexible des couches.

Une nouvelle méthode améliore la découverte moléculaire en utilisant des algorithmes évolutionnaires et des modèles linguistiques.

Cette étude évalue les biais dans les LLM lors de jeux stratégiques comme Stag Hunt.

Combiner les images de radiographies thoraciques et les dossiers médicaux électroniques améliore la précision du diagnostic.

L'IA générative améliore les capacités de détection RF, transformant la collecte et l'analyse de données.

Un cadre pour utiliser des modèles de langage directement sur les smartphones pour des services sécurisés et personnalisés.

Une nouvelle méthode améliore la recherche d'expressions mathématiques à partir de données.

Explorer le potentiel des KAHMs dans l'apprentissage fédéré pour une meilleure confidentialité et efficacité.

Examinez les différentes attaques de jailbreak sur les modèles de langage et leurs défenses.

Examiner le rôle des techniques de dropout pour améliorer l'équité dans les DNN.

Cet article explore la surparamétrisation et son impact sur l'efficacité de l'entraînement des modèles.

Une nouvelle façon d'améliorer le routage du trafic et de réduire la congestion dans les villes.

La recherche se concentre sur la lutte contre la propagande en arabe grâce à des techniques de détection innovantes.

Examiner les vulnérabilités des modèles de langage clinique et leur impact sur la sécurité des patients.

FlowLearn améliore la compréhension des diagrammes de flux pour des modèles avancés avec des diagrammes scientifiques et simulés.

Une nouvelle approche améliore l'apprentissage fédéré en générant des données synthétiques tout en protégeant la vie privée.

Cet article examine comment les machines peuvent identifier les émotions dans les tweets.

Un nouveau benchmark teste des modèles d'IA sur des problèmes mathématiques complexes.

Une nouvelle méthode améliore la précision des modèles d'IA dans le diagnostic médical.

Présentation d'un système qui prédit l'efficacité du parser sans formation intensive.

Recherche sur la façon dont les machines raisonnent sur des arguments incertains à travers des cadres informatiques.

Évaluer comment les modèles se débrouillent dans la planification de tâches dans le monde réel en utilisant un nouveau cadre.

FairDomain vise à améliorer l'équité dans l'IA pour l'imagerie médicale à travers différentes technologies.

Une nouvelle méthode améliore la performance des réseaux de neurones binaires en cas de défauts.

Cette étude analyse des modèles d'apprentissage automatique pour améliorer les stratégies de trading sur Bitcoin.

Explorer les risques et les implications de la réplication dans la technologie des modèles de diffusion visuelle.