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Une nouvelle technique améliore la détection des anomalies en utilisant l'apprentissage auto-supervisé.

TRIP améliore l'efficacité de la reconnaissance visuelle machine en utilisant des données de caméra basées sur des événements.

Une méthode rapide pour résoudre des problèmes d'optimisation en utilisant des superquantiles.

Une nouvelle stratégie de défense pour les LLM contre les attaques backdoor.

Une méthode pour améliorer les tests d'hypothèses dans l'analyse de clusters.

De nouvelles techniques visent à corriger les erreurs dans les modèles de langage sans avoir à tout réentraîner.

Une nouvelle méthode pour apprendre aux machines grâce à des vidéos malgré les différences visuelles.

SAFER améliore les prédictions dans les graphes de connaissances avec des exemples limités.

Une nouvelle méthode combine l'apprentissage automatique avec le regroupement pour un meilleur modélisation des matériaux.

WavRx analyse la parole pour la santé tout en protégeant la vie privée, montrant des résultats diagnostiques prometteurs.

Cette étude examine comment les réseaux de neurones équivariants améliorent la performance du RL hors ligne en utilisant des données limitées.

Une nouvelle méthode améliore la fiabilité des prédictions en utilisant plusieurs vues de données.

Une nouvelle méthode pour protéger les jeux de données contre une utilisation non autorisée dans les modèles génératifs.

Soft-QMIX combine QMIX et l'entropie maximale pour une meilleure coopération entre agents.

Cette étude présente une nouvelle stratégie d'exploration pour l'apprentissage par renforcement dans des environnements incertains.

Cet article explore comment la confidentialité différentielle protège les données ECG dans le secteur de la santé.

Cette étude utilise des réseaux de neurones pour améliorer la précision de détection des étoiles en astrophotographie.

Un nouveau système permet aux data scientists de revenir facilement à des états de session.

Méthodes efficaces pour identifier des drones en utilisant des réseaux de neurones convolutifs.

Explorer le rôle des modèles de langage dans le traitement des données structurées.

Techniques pour accélérer la création de points de contrôle pour les modèles de deep learning.

Apprends comment les réseaux de neurones booléens peuvent simplifier les processus d'apprentissage profond.

DIPS s'attaque aux problèmes de qualité des données dans le pseudo-étiquetage pour de meilleurs résultats en apprentissage automatique.

De nouvelles méthodes améliorent la communication et la précision dans les systèmes d'apprentissage décentralisés.

Ce papier explore des méthodes d'ensemble pour un apprentissage efficace avec peu d'exemples en utilisant des modèles de langage.

Examiner les problèmes des modèles de langage avec des langues moins courantes et proposer des méthodes d'évaluation.

En enquêtant sur les désintégrations du Higgs, on pourrait découvrir des secrets sur la matière noire et ses liens.

Une méthode pour affiner les modèles de langage en réduisant les sorties indésirables pendant l'entraînement.

Un nouveau cadre de modèle de diffusion améliore la restauration d'images à partir de versions dégradées.

Techniques pour améliorer les modèles d'IA en utilisant les retours de contreparties moins capables.

CoDreamer améliore la coopération entre les agents dans des environnements dynamiques.

Un regard critique sur les jeux de données standards en apprentissage automatique.

Explorer des techniques pour réduire les biais dans les modèles de langage avancés.

De nouvelles méthodes améliorent la prise de décision dans des scénarios multijoueurs en utilisant des retours basés sur les préférences.

De nouvelles méthodes améliorent l'intégration des données biologiques diverses provenant de cellules uniques.

Un nouveau modèle vise à améliorer les prévisions météorologiques à moyen terme.

Une nouvelle méthode améliore la vitesse et la précision de la prédiction de la densité de charge.

Fed-Grow permet aux utilisateurs de construire des modèles plus grands ensemble tout en protégeant la vie privée.