Informatique - Intelligence artificielle

FiGRet améliore la précision des grands modèles de langage pour récupérer des infos.

Une étude sur les capacités de différents modèles en apprentissage en contexte.

ChaRNABERT promet de révolutionner la modélisation de l'ARN et le développement de traitements.

Un aperçu des défis liés aux données manquantes dans les DSE et des méthodes pour les améliorer.

Un nouveau réseau vocal comble les lacunes linguistiques en cas d'urgence.

Une nouvelle méthode pour échantillonner efficacement des flux de données complexes.

Une étude sur l'amélioration des réponses aux questions grâce à la connaissance lexicale.

Découvre l'impact de PolyCom sur les réseaux neuronaux et leur performance.

Un meilleur ensemble de données améliore l'analyse ECG pour la santé cardiaque.

Utiliser des graphes de connaissances pour améliorer les modèles de réponse aux questions médicales.

Les drones optimisent leurs processus d'apprentissage pour un partage de données efficace.

Découvre comment de nouveaux environnements redéfinissent les interactions et la coopération des agents en IA.

Un nouveau cadre identifie quand les modèles multimodaux utilisent des données d'entraînement inappropriées.

BTR améliore RL, offrant une meilleure performance de jeu sur les PC standard.

Une nouvelle méthode améliore les performances des modèles face à des distributions de données variées.

Apprends comment les assistants virtuels comprennent mieux les commandes des utilisateurs.

Un aperçu de comment l'IA multimodale change le paysage des décisions médicales.

Cette étude utilise l'apprentissage profond et l'apprentissage par transfert pour le scoring HER2 dans le cancer du sein.

Un projet qui fournit des descriptions d'œuvres d'art en 28 langues pour un engagement plus large.

Une nouvelle méthode pour distinguer le contenu et le style dans différents domaines de données.

Cette méthode améliore la façon dont les ordis partagent leurs connaissances pour mieux apprendre.

PropNEAT améliore les réseaux de neurones en accélérant l'entraînement et en gérant efficacement des données complexes.

Apprends comment l'adaptation au moment du test aide les modèles d'apprentissage automatique à affronter des changements de données inattendus.

De nouvelles méthodes pour filtrer les signaux EEG améliorent la performance des interfaces cerveau-ordinateur.

Examiner l'utilisation d'énergie des assistants de codage comme GitHub Copilot.

L'apprentissage fédéré et l'IA explicable garantissent des pratiques de données sûres et claires.

Combiner des idées humaines et du machine learning pour lutter efficacement contre la fraude financière.

Les KANs offrent flexibilité et efficacité en apprentissage automatique par rapport aux MLPs.

SpecHub accélère la génération de texte des modèles linguistiques avec une nouvelle approche.

MicroScopiQ améliore les performances des modèles d'IA tout en consommant moins d'énergie.

Les robots peuvent maintenant apprendre des tâches mieux grâce à l'étiquetage automatique des récompenses.

Apprends comment la recherche de quartier peut améliorer les solutions efficacement.

QuanCrypt-FL renforce la sécurité dans l'apprentissage fédéré en utilisant des techniques avancées.

Utiliser des revues académiques pour améliorer la compréhension des longs textes par les modèles de langage.

Le raffinement des jeux de données EEG améliore les modèles de machine learning pour l'interprétation des signaux cérébraux.

Découvrez comment la méthode D'Hondt améliore la compréhension des décisions de l'IA.

Une nouvelle méthode aide les robots à améliorer leur prise de décision en utilisant des connaissances passées.

De nouvelles méthodes simplifient les rapports de radiographies thoraciques pour un meilleur diagnostic des patients.

Examiner les risques et les défenses des modèles de langage multimodaux en IA.

L'IA rend la création de FMEA plus rapide et efficace pour les secteurs critiques.