Informatique - Intelligence artificielle

Une nouvelle méthode améliore les modèles vision-langage pour des ensembles de données complexes en santé.

Un nouveau cadre améliore les suggestions d'articles en utilisant différents types de données.

Un nouveau jeu de données donne des infos sur les biais dans la technologie du langage.

Explore l'impact des rêves et de l'imagination sur nos processus d'apprentissage.

FedSoL améliore l'apprentissage local tout en gardant l'alignement du modèle global.

Un aperçu de l'intelligence, ses caractéristiques et les principaux défis pour la mesurer.

Une nouvelle approche de recours algorithmique qui met l'accent sur la prise de conscience des risques dans la prise de décision.

Un cadre pour mesurer précisément la consommation d'énergie dans les systèmes d'apprentissage profond.

Un aperçu de l'amélioration de l'entraînement des RNN profonds grâce aux méthodes de stabilité des gradients.

Une nouvelle méthode améliore la clarté des images floues en utilisant l'apprentissage automatique.

AMaizeD aide les agriculteurs à repérer les maladies du maïs tôt grâce aux images de drones.

Une nouvelle méthode prédit le comportement des conducteurs et améliore la sécurité dans le trafic hybride.

Un guide pour améliorer l'acquisition de connaissances à partir d'articles scientifiques en utilisant ORKG.

Le nouveau cadre MAE bilatéral améliore l'apprentissage incrémental de classe en renforçant la rétention des connaissances.

Une revue des forces et faiblesses de ChatGPT et GPT-4 sur différentes tâches.

Cet article met en avant les principaux défis de déploiement que les développeurs rencontrent dans les systèmes de RLD.

Ce papier explore de meilleures méthodes pour évaluer les modèles de génération de code en utilisant l'inférence causale.

Une nouvelle méthode améliore les systèmes de reconnaissance faciale pour plus de sécurité et de précision.

Les modèles d'IA améliorent les prévisions d'inondations, au profit des zones avec un accès limité aux données.

De nouvelles techniques utilisent des images générées pour améliorer la compréhension des interactions humain-objet par les machines.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité et les performances dans l'entraînement des modèles de langage.

Une nouvelle méthode combine des récompenses basées sur le langage avec des approches traditionnelles en RL.

Découvre le potentiel et les défis des modèles de diffusion en traitement du langage.

De nouvelles stratégies améliorent la prise de décision dans l'apprentissage par renforcement hors ligne.

Comprendre les micro-expressions et les signaux physiologiques améliore la reconnaissance des émotions dans plusieurs domaines.

Stratégies pour améliorer la classification d'image en minimisant l'influence du fond.

De nouvelles fonctionnalités améliorent la façon dont les VÀs apprennent les styles de conduite pour des interactions plus sûres.

SPROUT améliore la sécurité en détectant les erreurs de classification dans les classificateurs d'apprentissage automatique.

Une approche révolutionnaire pour entraîner des réseaux de neurones sans gradients.

Un nouveau cadre améliore les modèles de langue en utilisant des méthodes de retour humain hors ligne.

Un nouveau cadre combine les LLM et les KG pour de meilleures suggestions de news personnalisées.

Une nouvelle méthode vise à aider les modèles à apprendre de nouvelles tâches sans oublier les anciennes.

Des chercheurs améliorent les méthodes pour trouver des contre-exemples de nombres de Ramsey en utilisant de nouveaux algorithmes.

Une nouvelle méthode filtre les concepts pour une meilleure précision dans l'analyse d'images médicales.

Une nouvelle approche pour créer des plans efficaces et efficients en utilisant des LLM et des méthodes heuristiques.

APLA améliore la génération de vidéos en garantissant la cohérence des images et la rétention des détails.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité de l'entraînement BCI pour un meilleur contrôle utilisateur.

Une nouvelle approche pour générer des plans variés dans des situations complexes en utilisant des données de simulation.

Explorer les problèmes dans la génération d'images par IA et des stratégies pour s'améliorer.

Une étude sur l'utilisation de l'IA pour améliorer les courses sans pilote dans les compétitions.