Informatique - Intelligence artificielle

Finch compresse les données d'entrée pour mieux les traiter dans les modèles de langage.

CAF-PoNo améliore l'analyse causale en utilisant des flux de normalisation, garantissant l'inversibilité dans des relations complexes.

Les réseaux de neurones RUM utilisent des marches aléatoires et de la mémoire pour améliorer le traitement des graphes.

Une nouvelle approche pour s'assurer que les agents respectent leurs obligations éthiques dans des environnements incertains.

Gemma 2 offre de hautes performances dans un format compact pour les tâches linguistiques.

Une étude sur comment les modèles de langage réalisent des tâches de raisonnement déductif et inductif.

Un nouveau cadre pour évaluer les autoencodeurs épars à travers les échecs et l'Othello.

PB-AA-CBR fusionne les préférences des utilisateurs avec le raisonnement basé sur les cas pour une prise de décision personnalisée.

Un nouveau modèle améliore le traitement des données pour lier des entités et extraire des relations.

MIGTrans intègre des données génomiques et d'imagerie pour améliorer la classification de la schizophrénie.

De nouvelles méthodes robotiques améliorent la collecte d'échantillons sur des surfaces extraterrestres.

Explorer comment l'IA peut améliorer l'apprentissage, l'évaluation et l'équité.

Les explications d'IA trompeuses peuvent influencer les croyances, compliquant la lutte contre les fausses informations.

De nouvelles méthodes de vérification d'écriture manuscrite améliorent l'analyse judiciaire et la précision.

Augmenter le nombre d'échantillons pendant l'inférence fait grave augmenter les taux de résolution de problèmes des modèles de langage.

Les LLMs améliorent l'allocation des ressources dans les systèmes de communication sans fil, rendant tout plus efficace.

MoMa améliore l'efficacité dans le traitement d'images et de textes ensemble.

Cette étude examine les rôles et les comportements des utilisateurs sur la plateforme Scored.co.

Un nouveau solveur améliore l'efficacité en optimisation pseudo-booléenne grâce à des techniques innovantes.

L'IA aide à réduire le gaspillage d'énergie dans les bâtiments grâce à une gestion intelligente et à l'analyse de données.

Une nouvelle méthode améliore la reconnaissance d'objets dans les vidéos grâce à des sons et des indices visuels.

Une nouvelle approche pour lier des entités chimiques avec la littérature de recherche en utilisant des modèles de langage.

Les données synthétiques posent des risques dans l'entraînement des modèles d'apprentissage automatique pour l'imagerie médicale.

De nouvelles méthodes visent à améliorer la vitesse et l'efficacité des modèles d'apprentissage profond.

STN-YOLO améliore la précision de la détection des plantes en agriculture grâce à des techniques avancées de traitement d'images.

AIDA catégorise les demandes des utilisateurs pour améliorer les interactions avec le chatbot et la qualité du service.

Explorer le besoin de contrôles qualité dans les rapports de radiologie générés par l'IA.

Une approche innovante améliore la détection et la compréhension de l'ICH en imagerie cérébrale.

Une étude comparant le code généré par des LLM à des solutions écrites par des humains sur Leetcode.

Une nouvelle méthode aide à classifier les vues du cœur sans perdre les connaissances précédentes.

Un nouveau modèle améliore l'extraction des sentiments des avis, en s'attaquant aux chevauchements de catégories.

Ce papier propose un cadre pour comprendre les constructions de choix en programmation logique.

AnatCL utilise l'apprentissage profond pour améliorer l'analyse des IRM pour la santé du cerveau.

Une nouvelle méthode améliore la reconnaissance des activités humaines en utilisant des données de squelette.

Cette étude révèle comment les avatars IA influencent l'engagement et la motivation des joueurs.

MaskUno améliore la précision dans la segmentation d'instance avec un traitement des classes indépendant.

Une nouvelle approche pour la résolution de la coréférence qui équilibre performance et utilisation des ressources.

La fusion CCA améliore la performance des modèles en combinant efficacement des caractéristiques uniques de différents modèles.

Cet article parle d'un nouveau langage de requête pour comprendre des croyances complexes dans les graphes de connaissances.

Une nouvelle méthode simplifie la génération de vidéos en utilisant des modèles d'images existants sans entraînement intensif.