Informatique - Intelligence artificielle

Cette étude teste les LLM pour révéler leurs faiblesses en compréhension et en raisonnement.

Deux nouvelles approches améliorent la fiabilité dans l'évaluation des explications des modèles d'IA.

Explorer comment les robots peuvent mieux comprendre et expliquer les conversations avec les gens.

Explore comment les grands modèles de langage améliorent la créativité à travers la génération multimédia.

MAP-Neo vise la transparence et la performance dans la modélisation du langage IA.

Une nouvelle méthode améliore la communication dans le traitement des données graphiques.

Cette étude évalue les capacités des modèles de langage à comprendre les pensées et les émotions.

Une nouvelle méthode s'attaque à l'équité dans les tâches de classification en apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode pour évaluer les explications des neurones dans les modèles d'apprentissage profond.

Un nouveau jeu de données analyse les infos trompeuses dans les réponses des LLM.

Les modèles de langue améliorent les performances sur le web grâce à des techniques d'auto-amélioration.

ROAST améliore l'analyse des sentiments en se concentrant sur l'ensemble des avis.

Un nouveau cadre améliore les capacités des petits modèles en programmation robotique.

Un nouveau cadre combine les GNN et les LLM pour des réponses améliorées à partir des graphes de connaissances.

Présentation de S3, une méthode pour améliorer l'analyse des données temporelles grâce à un réagencement intelligent.

Une nouvelle approche améliore les modèles de langage en se concentrant sur les préférences humaines dans la génération de texte.

Un nouveau système qui améliore l'efficacité d'apprentissage des robots en utilisant des vidéos et des retours en langage.

Une nouvelle méthode améliore la capacité à générer des textes variés avec des attributs spécifiques.

Étude sur l'amélioration des stratégies de discussion pour l'IA dans One Night Ultimate Werewolf.

Cet article parle des défis du fine-tuning en few-shot des modèles de diffusion et des solutions.

Une nouvelle approche améliore les performances de segmentation pour les classes connues et inconnues.

Cette étude examine comment on peut apprendre des préférences à partir de comparaisons simples.

Un système unifié améliore l'efficacité dans les applications basées sur les LLM.

Examiner le rôle des agents LLM dans la résolution de problèmes du monde réel.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité du fine-tuning et réduit l'utilisation de mémoire pour les grands modèles de langage.

Cette étude explore l'utilisation de modèles plus petits pour améliorer la sécurité des systèmes d'IA.

Une nouvelle méthode pour améliorer le suivi des instructions d'image des modèles multimodaux.

Un nouveau cadre propose une détection de texte améliorée sur plusieurs formats et granularités.

Une nouvelle approche pour gérer le déséquilibre de classes en utilisant SMOTE et des autoencodeurs variationnels.

Des recherches montrent que des agents non humanoïdes peuvent analyser la danse humaine et créer des mouvements en harmonie avec la musique.

Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage à partir des environnements dans les systèmes de renforcement visuel.

Une nouvelle méthode améliore les réponses des longues vidéos en utilisant des techniques innovantes.

Cette étude montre comment les autoencodeurs clairsemés créent des représentations de mémoire ressemblant à des cellules de lieu.

Une nouvelle méthode améliore la cohérence de la segmentation d'image 3D à travers différentes vues.

Examine les défis et les solutions dans le watermarking des LLM pour éviter les abus.

Comment l'IA générative peut améliorer la participation des électeurs et la prise de décision.

LInK combine l'apprentissage automatique avec des méthodes traditionnelles pour améliorer significativement la conception des mécanismes.

PadFL améliore le partage de modèles et l'efficacité selon les capacités des appareils.

De nouvelles ressources améliorent l'évaluation des modèles de langue coréenne.

Une nouvelle approche pour générer des programmes à partir d'images en utilisant des modèles neuronaux avancés.