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De nouvelles méthodes améliorent les capacités de réponse aux questions grâce à l'intégration de graphes.

Le modèle RFiD améliore la précision des réponses dans les questions ouvertes.

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Une nouvelle méthode pour améliorer l'interprétabilité des GAM en s'attaquant à la concurvité.

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Une nouvelle méthode réduit le biais dans les modèles de NLP en utilisant le clustering dynamique et l'apprentissage actif.

De nouvelles méthodes en distillation de connaissances améliorent l'efficacité de l'entraînement des modèles.

La génération de données synthétiques améliore les systèmes de gestion de l'énergie dans les maisons intelligentes.

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Cette étude améliore une méthode classique pour détecter des lignes dans des images de documents.

Évaluer les risques de confidentialité en deep learning face à différents types d'attaques.

Une nouvelle approche pour aligner les modèles de langage IA avec les normes sociales grâce à des interactions simulées.

Une nouvelle méthode améliore l'adaptabilité et l'efficacité des modèles d'IA.

Un nouveau système incrémental améliore la compréhension des coréférences dans les textes.

Cet article parle des améliorations dans la recherche Levin Tree en utilisant des modèles de contexte pour résoudre des problèmes.

Une nouvelle méthode combine des ensembles de données similaires pour une meilleure détection des anomalies.

Combiner des méthodes basées sur des références et sans références pour améliorer l'évaluation des résumés.

Un aperçu du problème de la chaîne la plus proche et de ses applications dans divers domaines.

Explore des approches innovantes pour la classification de séries temporelles avec des arbres de décision.

Une nouvelle méthode améliore les tâches de reconnaissance vocale en utilisant moins de données étiquetées.

SimSR améliore les systèmes de Smart Reply en utilisant une simulation basée sur des modèles pour des réponses pertinentes.

Une nouvelle méthode améliore l'échantillonnage de données en utilisant des flux de normalisation et la dynamique de Langevin.

Présentation d'une nouvelle approche pour la partition des données en apprentissage machine avec DRPM.

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Les tenseurs aléatoires sont super importants dans les applis de machine learning, de physique et d'informatique.

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Un nouveau cadre améliore la génération d'événements en utilisant des données historiques.

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De nouvelles techniques améliorent les simulations des états quantiques dans les matériaux en utilisant l'apprentissage automatique.

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De nouvelles méthodes améliorent la sécurité dans la robotique et les véhicules autonomes.

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