Informatique - Intelligence artificielle

TAGCOS optimise le réglage des instructions en choisissant des sous-ensembles de données efficaces pour les modèles de langage.

Cette étude analyse des méthodes pour améliorer l'alignement des modèles de langage avec les préférences humaines.

PUFFLE propose une solution pour les défis de confidentialité, d'utilité et d'équité dans l'apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode améliore la précision de classification et l'adaptabilité grâce à la détection d'erreurs.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité de l'ajustement des hyperparamètres en utilisant les données des modèles précédents.

Une nouvelle méthode pour identifier les vulnérabilités dans les systèmes DRL.

De nouvelles méthodes améliorent la saisie des robots en utilisant des techniques de modélisation avancées.

Une nouvelle méthode améliore la détection d'objets dans les images de télédétection.

Une nouvelle approche améliore la prise de décision chez les agents IA grâce à des méthodes d'enseignement.

Découvrez DOPRA, une façon économique d'améliorer la précision de MLLM.

Une nouvelle base de connaissances pour les recherches de brevets chimiques vise à améliorer l'extraction des réactions.

De nouveaux algorithmes améliorent l'apprentissage des états quantiques avec un minimum de perturbation et un regret réduit.

Des chercheurs proposent une méthode pour que les robots apprennent à manipuler avec moins d'intervention humaine.

Apprends comment l'alignement d'entités cross-linguales connecte les infos mondiales de manière efficace.

Une méthode pour améliorer la façon dont les chercheurs explorent et comprennent la littérature scientifique.

Le modèle FUTGA améliore la compréhension de la musique grâce à des descriptions détaillées et spécifiques au temps.

PsyDI propose des évaluations psychologiques personnalisées via des échanges sympas avec un chatbot.

Examiner comment l'IA explicable peut aider à certifier les systèmes d'IA.

Cet article parle de comment le raisonnement des LLM améliore les systèmes de recommandation et présente Rec-SAVER.

Un nouveau cadre pour améliorer la capacité de l'IA à offrir un soutien émotionnel.

Un aperçu des pseudocouts réduits et de leur rôle dans l'efficacité des MILP.

Une nouvelle architecture améliore l'analyse vidéo sur les petits appareils en utilisant plusieurs images.

MGLRA améliore la reconnaissance des émotions en utilisant plusieurs sources de données.

Un nouveau cadre améliore l'efficacité et la précision de la complétion des graphes de connaissances en utilisant de grands modèles de langage.

Méthodes innovantes pour gérer les données de voyage pour une meilleure mobilité urbaine.

Cet article parle des modèles prenant en compte l'incertitude pour mieux analyser les champs vectoriels en utilisant des réseaux de neurones profonds.

Un nouveau modèle améliore les prédictions d’autonomie des batteries pour les vélos électriques.

Présentation d'une méthode pour évaluer les modèles d'IA sur des données jamais vues de manière plus efficace.

Notre étude vise à identifier les régions des tweets italiens en utilisant des modèles de langage.

La recherche améliore la capacité des modèles de langage à traiter des infos liées au temps dans les tableaux.

Efforts pour réduire la confusion dans l'apprentissage de l'IA à partir des retours humains.

AIDE personnalise les explications pour les prédictions d'apprentissage automatique en fonction de l'intention de l'utilisateur.

Le modèle STCCR améliore la compréhension du mouvement humain grâce aux séquences de check-in.

WayEx aide les robots à apprendre des tâches efficacement avec moins de démonstrations.

Cette étude révèle de nouvelles méthodes pour reconstruire des données d'entraînement à partir d'images haute résolution.

Une méthode combine la prédiction de la forme de la main avec des ajustements de la caméra pour des modèles 3D.

Une nouvelle méthode améliore la prise de décision des voitures autonomes grâce à des représentations centrées sur les objets.

Comprendre comment des horizons de planification plus courts améliorent la prise de décision avec peu d'infos.

Explore des techniques économiques pour entraîner des modèles génératifs de texte à image.

La recherche réduit le besoin de labellisation humaine dans l'apprentissage par renforcement en utilisant des modèles de goulet d'étranglement conceptuel.