Informatique - Intelligence artificielle

DeRa propose une méthode pour ajuster l'alignement des modèles linguistiques sans avoir à les réentraîner.

Cet article parle des inquiétudes concernant la vie privée liées à l'utilisation des modèles GPT dans des environnements cloud.

Les VFMs offrent un échantillonnage plus rapide et efficace pour les données dans différentes applications.

Explorer l'importance de l'IA décentralisée en matière de protection des données et de préoccupations éthiques.

Des recherches montrent des méthodes pour améliorer la précision dans la vérification des revendications scientifiques provenant de différentes sources de connaissance.

La contamination des données dans les modèles de langage pose de sérieux problèmes de confiance pour les évaluations.

Un nouveau cadre améliore la prédiction des candidats médicaments dans la recherche biomédicale.

Un nouveau modèle améliore l'apprentissage prédictif pour les machines.

Cette étude examine comment les modèles augmentés par récupération améliorent la fiabilité dans la génération de langage.

Albatross améliore les interactions IA avec les joueurs dans des jeux simultanés grâce à une modélisation avancée.

Évaluer à quel point les modèles de langage soutiennent les tâches de codage du point de vue de l'utilisateur.

Cette étude évalue les capacités des grands modèles de langage dans des scénarios de planification complexes.

Une méthode pour ajuster les modèles de langage en utilisant moins de paramètres.

Une nouvelle méthode accélère la visualisation de données en haute dimension en utilisant des structures de quadtree polaires.

Une nouvelle méthode améliore les prédictions des modèles d'apprentissage automatique grâce à un système professeur-élève.

Un nouvel algorithme améliore l'optimisation multiobjectif avec des solutions efficaces et bien réparties.

Une étude sur l'évolution des discussions antisémites sur les réseaux sociaux extrémistes.

Un nouveau système permet aux data scientists de former des robots sans logiciel compliqué.

Une nouvelle méthode combine l'IA et la sécurité traditionnelle pour des communications sans fil plus sûres.

Combiner l'apprentissage profond avec la physique pour de meilleures prédictions.

Une méthode pour améliorer les modèles de langage pour des applications scientifiques complexes.

Un aperçu de comment l'analyse au niveau de groupe améliore la compréhension des décisions en machine learning.

Utiliser l'apprentissage par renforcement profond pour mieux gérer le trafic de données.

Un nouveau système améliore les performances et réduit les délais dans les applications d'IA médicale.

Examiner comment l'apprentissage machine perpétue les biais de genre et leurs effets émotionnels.

Une nouvelle méthode améliore les dossiers de santé électroniques synthétiques tout en préservant les détails temporels.

Une étude sur le comportement des piétons pour améliorer la sécurité dans les scénarios de voitures autonomes.

La recherche se concentre sur la détection des problèmes juridiques dans les textes en ligne en utilisant des modèles linguistiques.

Une méthode qui combine une prise de décision rapide avec des comportements de robot divers.

Examiner comment les agents génératifs peuvent améliorer la compréhension émotionnelle.

La recherche étudie l'utilisation des VLM pour évaluer les actions des robots.

Un projet a pour but d'automatiser la classification des codes de retard de train en utilisant l'apprentissage automatique.

Les chercheurs améliorent la performance des modèles en augmentant la variété des données grâce à des méthodes d'augmentation novatrices.

Cette étude examine comment les biais dans les LLMs affectent les simulations d'interaction humaine.

Une nouvelle méthode améliore la génération de graphes en prenant en compte les attributs des nœuds et des arêtes ensemble.

Une méthode pour améliorer la coopération dans des systèmes multi-agents avec des récompenses rares.

Examen des risques de contamination des données dans les modèles de langage à source fermée.

Une nouvelle méthode combinant des modèles de langage avec des stratégies d'optimisation pour de meilleures performances.

De nouvelles techniques améliorent l'efficacité des modèles de langue grâce à un transfert de connaissances efficace.

SEABO génère des récompenses à partir de données d'experts, simplifiant l'apprentissage par imitation hors ligne.