Informatique - Intelligence artificielle

CV-VAE améliore l'efficacité et la qualité de la génération vidéo dans les modèles existants.

Une nouvelle méthode pour entraîner des modèles de code en se concentrant sur la sémantique et le comportement d'exécution.

Un nouveau cadre améliore la détection de langage nuisible dans les espaces en ligne.

Un nouveau modèle améliore la compréhension des images, en se concentrant sur les détails avec efficacité.

Explorer le rôle des bots dans la façon dont on interagit en ligne et dans la création.

Examen de comment les universités adaptent les cours d'IA pour les carrières de demain.

Les DSNN traitent l'info comme de vrais neurones, offrant une meilleure efficacité pour gérer les données.

Explorer le rôle des méthodes basées sur la logique dans la transparence de la prise de décision en IA.

Cette recherche montre comment les images et le texte interagissent dans les tâches de raisonnement.

Une nouvelle approche améliore les capacités mathématiques des modèles de langue avec rapidité et précision.

Examiner la sur-optimisation dans les DAAs et son impact sur la performance des modèles.

Une nouvelle approche pour améliorer les expériences spécifiques aux utilisateurs dans les modèles de langage.

Une méthode pour créer des représentations claires en utilisant des questions oui/non.

Cette étude examine comment les LLM gèrent le raisonnement dans des scénarios abstraits et contextuels.

Une nouvelle méthode pour améliorer les mécanismes d'attention dans le traitement de données complexes.

Explorer comment les machines créent des récits à partir d'images et de vidéos.

Approche innovante pour guider les grands modèles de langage grâce à l'auto-évaluation.

Le Block Transformer améliore la vitesse et l'efficacité du traitement de texte dans les modèles de langage.

Les outils d'IA peuvent faire grimper les prix sans que les vendeurs aient besoin de communiquer entre eux.

Une analyse des méthodes de détection de communautés intégrant la vie privée différentielle.

Un coup d'œil sur les types d'incertitude et leur importance dans les modèles de langue.

RoboCasa simule des environnements pour que les robots puissent apprendre des tâches quotidiennes efficacement.

De nouvelles méthodes améliorent la façon dont les machines reconnaissent les émotions dans la parole.

Cette étude examine comment les modèles préentraînés regroupent des données invisibles.

Un cadre qui personnalise les stratégies d'apprentissage pour répondre aux besoins divers des étudiants.

De nouvelles méthodes dans l'apprentissage fédéré améliorent la vie privée et la performance des modèles tout en gérant des données variées.

CADE optimise les réseaux de neurones à pointes pour de meilleures performances et une meilleure efficacité.

Cet article examine le potentiel de l'IA générative dans la génération de données de séries temporelles.

Cette étude souligne l'importance du Noyau Tangentiel Neuronal dans l'entraînement des réseaux de neurones.

Une nouvelle méthode améliore la prise de décision dans des environnements incertains en utilisant la recherche d'arbre Monte-Carlo.

Une nouvelle méthode améliore la résolution des événements en combinant des modèles de langage pour plus de précision.

Explorer comment les LLMs utilisent le raisonnement pour s'attaquer à des tâches complexes.

Ce boulot montre comment différents facteurs s'influencent les uns les autres dans des systèmes complexes.

Une nouvelle approche combine des techniques bayésiennes et la prise de décision pour de meilleurs résultats en matière de planification.

Une étude met en avant l'accent mis sur les populations WEIRD dans la recherche sur l'informatique sociale.

Des tests récents montrent que les LLM ont des faiblesses en raisonnement simple malgré leurs bons scores aux benchmarks.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité de l'entraînement des GNN en utilisant l'Alignement de Retour Direct.

Une nouvelle méthode améliore la prise de décision dans l'apprentissage par renforcement grâce à des prédictions conditionnelles d'action.

Explore les défis de la vie privée posés par les attaques par inférence dans les modèles d'apprentissage automatique.

Découvre comment MetaMixer transforme l'efficacité et l'adaptabilité des modèles.