Informatique - Intelligence artificielle

L'étude met en avant l'importance des paramètres temporels dans la performance des réseaux de neurones.

Une nouvelle méthode améliore le suivi des cathéters pour des procédures cardiaques plus sûres.

CoBFormer équilibre l'attention locale et globale pour améliorer le traitement des graphes.

L'apprentissage fédéré fait face à de nouvelles attaques par empoisonnement, menaçant la sécurité des technologies de conduite autonome.

Présentation du Q-value Shaping pour améliorer la coopération entre agents autonomes.

Un aperçu de la planification des jobs sans connaître leur taille.

COPAL améliore les modèles de langage pour une meilleure adaptation sans avoir besoin de les réentraîner.

Une méthode innovante combine des modèles de langage et des contributions humaines pour les jeux de données de dialogue.

Examiner comment l'apprentissage automatique peut aider dans les méta-analyses en santé.

Une méthode pour identifier et expliquer les fausses infos sur les réseaux sociaux.

Une nouvelle méthode améliore la qualité des images CT avec moins de scans et moins de bruit.

Présentation de méthodes pour guider les modèles de langage à afficher des traits de personnalité spécifiques.

Apprends comment l'apprentissage par quelques exemples transforme l'analyse des données biomédicales dans le domaine de la santé.

Cet article explore l'importance et l'extension des graphes de connaissances dans l'IA.

L'apprentissage automatique améliore la précision et l'adaptabilité du GNSS dans des environnements difficiles.

Le cadre CALRec améliore les recommandations en utilisant des grands modèles de langage et des données séquentielles.

Les robots apprennent à jouer au foot en utilisant une vision égocentrique et un apprentissage par renforcement profond.

Découvre NEON, une méthode qui améliore la quantification de l'incertitude en apprentissage automatique.

Un nouveau cadre qui améliore les prédictions en utilisant des principes cognitifs et un poids de précision.

Explorer des neurones spécialisés conçus pour des tâches spécifiques dans des réseaux artificiels.

De nouvelles techniques accélèrent la détection des trous coronaux solaires pour une meilleure prévision de la météo spatiale.

Idefics2 met en avant des améliorations dans le traitement vision-langage grâce à des choix de design innovants.

Un cadre pour évaluer l'équité dans les systèmes de recommandation influencés par les attributs des utilisateurs.

Explorer le lien entre les modèles génératifs profonds et l'hypothèse des variétés.

Examiner les défis et les futurs rôles dans la programmation automatique avec les LLM.

Une méthode pour améliorer la précision de classification en deep learning en imposant des règles logiques.

Cet article présente une nouvelle méthode pour améliorer le raisonnement dans les modèles de langage.

Cet article parle des défis de sécurité des modèles d'apprentissage profond et des stratégies de défense.

Un nouveau cadre améliore l'efficacité et la précision de la recherche d'informations.

Méthodes pour gérer les valeurs aberrantes efficacement dans l'analyse de données.

Examiner les dangers potentiels des armes autonomes dans la guerre moderne.

De nouveaux critères visent à améliorer la capacité des modèles à générer des théorèmes pour le raisonnement automatisé.

Améliorer la performance des LLMs open-source pour convertir le langage courant en SQL.

Cette méthode améliore le réglage fin des modèles de langue en utilisant des jeux de données ouverts et non étiquetés.

Exploiter des données variées pour améliorer l'observation de la Terre et le machine learning.

L'intégration de plusieurs types de données améliore l'apprentissage et la rétention dans les réseaux de neurones profonds.

Une nouvelle technique de filigrane améliore la protection des images générées par IA.

TREC iKAT vise à améliorer les interactions avec les agents conversationnels grâce à des dialogues personnalisés.

DIG-Mol améliore les prédictions du comportement des molécules pour un développement de médicaments plus rapide.

UnSAMFlow améliore l'estimation du flux optique en utilisant des infos par segment pour plus de précision.