Informatique - Intelligence artificielle

Cet article examine le biais géographique dans les LLM et ses impacts sur la société.

Une méthode pour vérifier les modèles d'apprentissage automatique afin d'améliorer la confiance et la transparence.

De nouvelles méthodes en S2ST améliorent la qualité de la traduction tout en gardant l'identité du locuteur.

L'intégration des modèles vision-langage avec l'apprentissage par renforcement améliore l'efficacité de l'apprentissage machine.

Cette recherche améliore les RNN en utilisant plusieurs perspectives pour un meilleur traitement du texte.

Un nouveau modèle vise à améliorer les prévisions à travers différents types de données.

Ce modèle améliore l'analyse des phrases pour les langues morphologiquement riches grâce à une segmentation et un parsing conjoints.

Cet article parle d'une nouvelle méthode pour K-VQA en utilisant des LLMs pour une précision améliorée.

Un nouveau système qui relie la musique et la langue pour mieux comprendre.

Une nouvelle méthode aide les agents à s'adapter rapidement aux comportements de leurs pairs.

L'apprentissage automatique multimodal combine différents types de données pour améliorer les résultats en santé.

Apprends les défis et les méthodes pour améliorer la précision des LLM.

Apprends comment les modèles basés sur des agents et SAGE aident à mieux comprendre les systèmes complexes.

Un aperçu de comment les robots évoluent avec les nouvelles technologies.

MedSASS améliore l'imagerie médicale en utilisant l'apprentissage auto-supervisé pour une meilleure précision.

Ce papier parle du rôle des LLM dans l'analyse des séries temporelles.

Cet article examine comment le type d'observation impacte l'apprentissage des tâches par les robots.

Présentation d'un cadre pour améliorer l'efficacité et la précision dans le raisonnement des modèles de langage.

LB-KBQA améliore la reconnaissance d'intention dans les questions-réponses financières.

Cet article présente une méthode pour accélérer la classification du trafic réseau.

Un nouvel algorithme améliore l'apprentissage quantique avec des données imparfaites.

Un aperçu des risques de confidentialité et des défenses dans l'apprentissage fédéré vertical.

Examiner le raisonnement des machines et des humains dans les tâches de traitement du langage.

De nouvelles techniques de raisonnement indirect améliorent considérablement la performance des modèles de langage dans des tâches complexes.

Un aperçu de la linéarité inter-tâches et de ses effets sur les performances des modèles.

CAMBranch améliore l'optimisation en Programmation Linéaire Mixte à Entiers avec des techniques d'apprentissage automatique.

torchmSAT utilise l'apprentissage automatique pour résoudre efficacement des défis complexes de MaxSAT.

Un nouveau cadre améliore la prise de décision des LLM en s'appuyant sur les expériences passées.

Cette étude explore comment améliorer les campagnes marketing en utilisant le bon sens et des infos multimodales.

Un aperçu des défis liés à l'évaluation des agents RL dans des environnements en évolution.

Une nouvelle méthode améliore la navigation Visuel-Langage en utilisant des données d'entraînement provenant de vidéos de conduite.

Une nouvelle méthode améliore la capacité des robots à suivre les instructions verbales avec précision.

L'apprentissage automatique aide à prédire la septicémie, ce qui améliore les soins aux patients et les résultats.

Une nouvelle méthode améliore la compression des données EEG tout en garantissant qualité et efficacité.

Une nouvelle méthode pour améliorer les récits générés par l'IA grâce à des retours interactifs.

L'IA transforme la recherche scientifique, améliorant l'analyse des données et la découverte.

Une nouvelle méthode améliore la génération audio en alignant l'audio avec des descriptions textuelles.

Une méthode de vision par ordinateur qui détecte des objets efficacement sans intervention humaine.

Une plateforme pour que des agents IA interagissent avec de vraies environnements en utilisant des données géospatiales.

Une nouvelle méthode améliore la précision des annotations dans la reconnaissance d'objets en utilisant des techniques avancées.