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Un nouveau modèle combine des données audio et visuelles pour une meilleure compréhension.

L'inférence par boîte englobante améliore la prise de décision dans l'apprentissage par renforcement basé sur des modèles.

Fairpriori améliore les tests de justice en apprentissage automatique, en se concentrant sur le biais intersectionnel.

Un aperçu du concept de dérive et des méthodes de détection non supervisées.

Une nouvelle suite de benchmarks améliore l'efficacité et l'efficacité de l'autotuning des compilateurs.

Un nouveau cadre améliore la précision du clustering pour les données d'événements avec des valeurs aberrantes.

MoMo améliore la qualité vidéo en modélisant les mouvements entre les images.

MPCoder adapte le code aux styles de chaque développeur, ce qui booste la productivité et la qualité du code.

Explorer de nouvelles méthodes d'apprentissage de graphes sans données étiquetées.

MIGU améliore l'apprentissage continu dans les modèles de langue sans avoir besoin de vieilles données.

Cette étude se concentre sur l'amélioration de la détection des faux audios en utilisant des méthodes avancées.

Une nouvelle approche de l'IA combine des modèles de langage avec des programmes symboliques pour une meilleure interprétabilité.

Un nouveau cadre améliore l'appariement de graphes sans données étiquetées.

Une nouvelle méthode améliore l'estimation de covariance dans les processus gaussiens avec un seuil adaptatif.

Nouveau jeu de données évalue la capacité des LLM à des tâches de raisonnement logique complexes.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité de l'entraînement des DNN et réduit l'utilisation de la mémoire.

Un nouveau référentiel met en avant les risques de biais erronés dans les modèles de langage multimodaux.

Des approches innovantes améliorent les calculs de distance dans des environnements imprévisibles.

Une nouvelle méthode s'attaque aux menaces cachées dans les grands modèles de langage.

Une nouvelle méthode utilise l'apprentissage automatique pour prédire avec précision les propriétés tensorielle des matériaux cristallins.

Un aperçu des SPIM et leur potentiel dans les problèmes d'optimisation.

Apprends comment les algorithmes d'inférence améliorent la performance de génération de texte.

Cet article passe en revue les problèmes de tokenisation et propose des solutions pour réduire les biais.

Une nouvelle méthode améliore le routage des données satellites pour une meilleure efficacité de communication.

Cette recherche se concentre sur l'amélioration des méthodes pour enlever les infos indésirables des modèles de langage.

Une plongée approfondie dans l'erreur de calibration U et son rôle dans la prédiction des résultats.

LoTA propose une approche plus intelligente pour adapter les modèles de langage à plusieurs tâches.

Adam-mini réduit l'utilisation de la mémoire pour entraîner de grands modèles de langage tout en gardant de bonnes performances.

Une nouvelle méthode améliore la sécurité dans l'apprentissage par renforcement en intégrant des niveaux de confiance définis par l'utilisateur.

Une nouvelle approche pour améliorer la sécurité des modèles en rejetant les prédictions.

Ce papier explore l'équité et la stabilité dans les modèles d'apprentissage automatique affectés par leurs prédictions.

Une nouvelle méthode pour définir des récompenses pour les agents d'apprentissage par renforcement en utilisant des modèles de langage.

Une nouvelle méthode améliore la conception des circuits pour de meilleurs résultats en apprentissage automatique quantique.

Une nouvelle approche améliore les modèles Transformer pour mieux traiter les longs textes.

Apprends les meilleures pratiques pour développer des modèles d'IA de manière responsable et efficace.

Une nouvelle méthode améliore la précision de la correction d'erreurs quantiques grâce à l'optimisation des priors du décodeur.

Présentation du watermarking pour protéger les explications contrefactuelles en apprentissage automatique.

Un nouveau cadre évalue les méthodes de condensation de graphes pour améliorer l'efficacité de l'apprentissage machine.

Une nouvelle méthode améliore l'adaptabilité d'apprentissage dans des environnements complexes.