Informatique - Intelligence artificielle

Une étude sur comment distinguer le texte généré par l'IA de l'écriture humaine.

Zero-X améliore la cybersécurité des véhicules connectés contre les menaces émergentes.

FKEA propose une nouvelle façon d'évaluer les modèles génératifs sans avoir besoin de jeux de données de référence.

Talkamatic améliore les chatbots en optimisant la gestion des dialogues pour les interactions utilisateur.

GPTQT améliore l'efficacité et la performance dans la quantification des grands modèles de langage, rendant l'IA plus accessible.

Un nouveau cadre améliore l'efficacité de l'apprentissage fédéré sur le edge en optimisant les ressources et les données.

Un aperçu de comment les systèmes CER analysent les modèles de données en temps réel.

ShiftAddAug améliore l'efficacité et la précision des réseaux de neurones pour les appareils edge.

EfficientFuser améliore la fusion de capteurs pour des voitures autonomes plus sûres.

Examen des attaques d'inférence d'appartenance sur les modèles de prévision de séries chronologiques dans le secteur de la santé.

MindBench améliore l'évaluation des modèles pour comprendre des cartes mentales complexes.

Découvre comment l'informatique quantique peut améliorer la sélection de fonctionnalités dans les systèmes de recommandation.

Découvre comment le prétraitement des données améliore les prévisions des résultats de santé importants.

Un nouveau cadre analyse et réduit les biais dans les modèles vision-langage grâce à des interventions ciblées.

Dy-DCA améliore la qualité vidéo et l'efficacité pour les appareils mobiles.

Cet article parle de nouvelles approches pour améliorer les prévisions dans les réactions chimiques en utilisant la technologie.

Un nouveau cadre s'attaque à l'équité dans les réseaux de neurones profonds pendant l'élagage du modèle.

Le dataset AMEX améliore la compréhension de l'IA sur les interfaces d'applications mobiles.

Ce papier présente une méthode pour identifier et gérer efficacement les memes nuisibles.

Présentation de TTPD pour identifier avec précision les fausses déclarations dans les grands modèles de langage.

Les frameworks de test améliorent la fiabilité des modèles de langage pour donner des réponses fiables.

Un aperçu des méthodes pour estimer les effets des traitements en utilisant des données du monde réel.

Un aperçu détaillé de la façon dont les LLM de code gèrent les transformations dans le code.

AntibotV lutte contre les menaces de malwares de bots dans les voitures connectées grâce à une surveillance avancée.

GENTLE fait avancer l'apprentissage machine en apprenant efficacement des distributions conditionnelles à partir de données limitées.

Une étude sur comment les LLM gèrent les règles et contraintes de codage.

Cette méthode améliore l'efficacité de la communication dans l'apprentissage fédéré tout en préservant la confidentialité des données.

Une nouvelle méthode améliore la précision de génération de code HDL en utilisant des LLM.

Des recherches trouvent des moyens de maintenir la qualité d'image dans les modèles de diffusion grâce à des ajustements de méthode.

Un cadre pour suivre et analyser la consommation d'énergie dans les grands modèles de langage.

Un ensemble de données aide les modèles de langue à estimer les glucides dans les repas à partir de descriptions quotidiennes.

Une méthode d'ensemble innovante améliore la précision des modèles linguistiques et visuels.

CaseGPT améliore la recherche de cas et les insights pour les pros de la santé et du droit.

Autoverse améliore l'entraînement de l'IA grâce à des environnements de jeu dynamiques et un apprentissage ouvert.

Une nouvelle technique améliore la précision des mammographies en utilisant des images de tumeurs synthétiques.

Cet article parle des LLM et de leur rôle dans l'édition du contenu de Wikipédia.

ChartGemma améliore la compréhension des graphiques en utilisant des données visuelles pour de meilleures analyses.

PEER révolutionne l'efficacité des modèles en utilisant de petits experts adaptables pour le traitement du langage naturel.

Les inquiétudes grandissent concernant les attaques par porte dérobée dans les modèles de langage, affectant la sécurité et la fiabilité.

Un outil pour identifier les réponses trompeuses des grands modèles de langages.