Informatique - Intelligence artificielle

Présentation d'un cadre pour la collaboration avec des agents d'IA dont les objectifs ne sont pas clairs.

Cet article examine les dangers potentiels de l'utilisation abusive de l'IA et les mesures préventives.

Combiner les données de caméra et de radar améliore la détection 3D des objets pour les véhicules autonomes.

Cette recherche présente un algorithme pour apprendre des modèles d'action sûrs avec des effets conditionnels.

L'annotation d'images efficace dans le secteur de la santé améliore les diagnostics grâce à l'apprentissage profond et l'apprentissage actif.

DAGnosis améliore la fiabilité des données en identifiant efficacement les incohérences.

Apprends comment le clustering de texte organise le contenu écrit pour une meilleure analyse.

BDoG améliore le raisonnement de l'IA en intégrant efficacement différents types de données.

Un nouveau modèle améliore la compréhension de l'audio spatial par les machines.

Examiner l'impact potentiel de l'ASI sur la société et le jugement humain.

Examiner le potentiel des LLMs pour améliorer les prédictions en recherche en neurosciences.

Explorer de nouvelles méthodes pour améliorer la performance et l'adaptabilité des robots.

Une étude sur la performance et les méthodes d'évaluation des grands modèles de langage.

Une nouvelle méthode utilise l'informatique quantique pour s'attaquer à des défis complexes de routage de livraison.

Un aperçu de l'apprentissage machine guidé par les connaissances dans la modélisation scientifique.

De nouvelles méthodes améliorent l'efficacité dans les défis de coloration de graphes et de coloration de bande passante.

Une nouvelle approche pour identifier des filigranes cachés sans connaissance préalable.

En train de fouiller les techniques de compression avec perte pour gérer de gros ensembles de données en apprentissage machine.

Les robots excellent à répondre aux questions en explorant activement leur environnement.

Une nouvelle approche automatisée pour améliorer les tests de logiciels de drones en utilisant l'IA.

Explorer l'impact des LLM sur les pratiques de développement de logiciels.

Explorer la technologie OCR pour un meilleur accès aux documents scientifiques.

Présentation d'une manière plus simple de former des modèles génératifs implicites en utilisant la perte statistique invariante.

Une nouvelle méthode améliore la génération de mouvements humains à partir de descriptions textuelles pour diverses applications.

TrustSQL évalue les modèles texte-vers-SQL pour leur fiabilité à gérer les questions auxquelles on peut répondre et celles auxquelles on ne peut pas répondre.

Découvrez comment X-AMR transforme la résolution de la coreférence des événements avec une représentation graphique.

De nouvelles méthodes améliorent la clarté et la précision des images en radioastronomie.

Une nouvelle méthode améliore la clarté du raisonnement et de la prise de décision de l'IA.

Un outil pour évaluer la fiabilité de ChatGPT parmi les développeurs de logiciels.

Analyser comment les techniques de compression vidéo affectent la performance des caméras fisheye dans les voitures autonomes.

Une nouvelle approche améliore la conception de médicaments peptidiques en utilisant l'IA et un ensemble de données complet.

Une nouvelle approche utilise des arbres de décision pour un planning de jobs plus clair dans l'informatique haute performance.

Une méthode pour améliorer les modèles de diffusion afin de générer des données de haute qualité de manière efficace.

Les robots améliorent la sécurité dans les soins en prédisant les actions humaines.

De nouvelles méthodes d'IA améliorent la détection précoce de la rétinopathie diabétique.

FAC améliore l'efficacité d'apprentissage dans l'apprentissage par renforcement grâce à une gestion d'expérience unique.

Explore le rôle des modèles d'IA dans l'amélioration des pratiques en radiologie.

Un aperçu des préférences en matière d'équité selon les cultures et les parcours personnels.

Cet article examine comment les grands modèles de langage simulent efficacement des codes logiques.

ChapTER combine le contexte historique et les connaissances textuelles pour améliorer la performance de TKGR.