Informatique - Intelligence artificielle

La recherche sur l'entraînement de précision cyclique améliore l'efficacité de l'entraînement des réseaux de neurones profonds.

Examiner comment les réseaux de neurones privilégient les fonctions simples aux motifs complexes.

Un aperçu du réseau Hopfield pour un rappel efficace des signaux audio.

De nouvelles méthodes pour détecter les vaisseaux rétiniens améliorent l'analyse des maladies et le traitement.

Une méthode appelée Masked Thought Fine-Tuning améliore la résolution de problèmes mathématiques dans les modèles de langage.

Les avancées en IA et ML améliorent les services de localisation dans la technologie 5G.

Une nouvelle méthode améliore la résilience des modèles face aux exemples adversariaux en ajustant les invites textuelles.

CatCode vise à améliorer l'évaluation des LLM dans les tâches de codage et de langue.

De nouvelles méthodes améliorent la précision et l'efficacité dans l'appariement des formes géométriques 3D.

Une nouvelle méthode améliore la clarté en imagerie microscopique, ce qui aide au diagnostic et à la chirurgie.

Examiner l'unlearning fédéré et ses défis en matière de confidentialité dans l'apprentissage automatique.

Explorer les inexactitudes des grands modèles de langue et leurs implications.

Découvre comment le langage aide les robots à apprendre des tâches efficacement.

Une nouvelle méthode améliore la performance des modèles graphiques en utilisant des environnements hiérarchiques.

Une nouvelle méthode combine prédiction et optimisation pour une meilleure prise de décision en cas d'incertitude.

L'IA générative propose des outils innovants pour l'analyse de données en géosciences.

Un cadre améliore les stratégies de trading d'énergie pour les parties responsables de l'équilibre.

Examiner comment récompenser équitablement les artistes à l'ère de l'art généré par l'IA.

Explorer des méthodes pour partager des infos en toute sécurité dans les discussions de groupe.

Un aperçu concis du problème de la boule englobante minimale et de ses applications.

Une nouvelle approche améliore les modèles de manœuvre des avions en utilisant des données limitées de pilotes.

Une nouvelle approche améliore l'efficacité des réseaux neuronaux à pointes sans dépendance aux tâches.

Ce jeu de données analyse les commentaires sur les vidéos YouTube de l'Armée américaine pour des insights sur l'opinion publique.

ProtChatGPT rend l'accès aux infos sur les protéines plus simple grâce à l'IA conversationnelle.

Une revue du rôle de l'apprentissage profond dans la prédiction des configurations de performance des logiciels.

Combiner des systèmes basés sur des règles et du deep learning pour mieux comprendre les relations.

Un nouveau critère vise à mesurer et à atténuer les dangers liés à l'IA.

Le dataset CLEVR-POC améliore le raisonnement dans les questions visuelles en utilisant des scénarios d'objets cachés.

Découvrez comment les modèles augmentés par la récupération améliorent la compréhension du langage et la précision des réponses.

Apprends comment les attaques par retournement d'étiquettes mettent en péril la sécurité des URLs et les nouvelles stratégies de défense.

Une nouvelle méthode pour améliorer la performance des invites dans les tâches de traitement du langage naturel.

Un aperçu des risques de l'empoisonnement des données dans les systèmes d'apprentissage fédéré.

Cette étude compare comment les humains et les DNN apprennent à reconnaître de nouvelles images.

Une nouvelle méthode pour améliorer l'efficacité de la collecte de données dans les réseaux de capteurs.

ImgTrojan manipule les VLM en utilisant des données d'entraînement trompeuses.

Une nouvelle méthode améliore la performance du modèle dans des domaines de données inconnus.

Utiliser des modèles de langage pour évaluer et améliorer efficacement les matériaux éducatifs.

Un nouveau modèle cible efficacement les nœuds dans les GNN avec un minimum de changements.

Examen de comment les modèles de langage reflètent et s'engagent avec des contextes culturels variés.

Présentation d'un solveur basé sur les scores pour des problèmes complexes en haute dimension.