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AMORE produit des règles claires pour mieux comprendre les décisions de l'IA dans divers domaines.

Les tenseurs offrent une nouvelle façon d'analyser des données complexes dans différents domaines.

Combiner la physique et l'apprentissage machine améliore les techniques d'imagerie souterraine.

Examiner comment les couches de normalisation influencent la performance des transformateurs et la gestion des tâches.

Une nouvelle fonction de perte, Astral, améliore les performances des réseaux de neurones informés par la physique.

Une nouvelle méthode améliore notre façon de modéliser des systèmes complexes avec des équations simples.

Les chercheurs utilisent l'apprentissage automatique pour prédire des paramètres Hubbard importants pour les matériaux.

Les robots apprennent de nouvelles tâches plus vite en utilisant des compétences qu'ils ont déjà acquises grâce à leurs expériences passées.

Un nouveau cadre d'IA imite les processus cérébraux pour améliorer l'adaptabilité et l'apprentissage.

Cette étude utilise des autoencodeurs épars pour interpréter les sorties de la couche d'attention dans les transformers.

De nouvelles méthodes améliorent la précision dans le traitement des données manquantes pour les arbres en plusieurs étapes.

Le dataset CRED booste la recherche sur les relations causales gène-maladie dans la littérature biomédicale.

Explore comment les modèles de langue mémorisent à travers la récitation, la reconstruction et le rappel.

Cette étude se concentre sur l'amélioration des réponses des modèles en visant des exigences de longueur spécifiques.

Une nouvelle méthode améliore l'interprétation des images échographiques grâce à l'apprentissage automatique.

De nouvelles structures matricielles améliorent le réglage fin des modèles d'IA avec moins de demande en ressources.

Cet article examine comment les biais se développent pendant l'entraînement des modèles d'apprentissage automatique.

ViANLI présente de nouveaux défis pour les modèles de traitement du langage naturel en vietnamien.

Une nouvelle méthode de sélection d'exemples de données améliore l'efficacité de l'apprentissage automatique.

FedBiOT améliore les grands modèles de langage tout en gardant les données privées et en réduisant l'utilisation des ressources.

Examiner l'influence du bruit et des signaux structurés dans les modèles de matrices aléatoires.

Une nouvelle méthode combinant des techniques de génération et de compréhension d'images pour améliorer l'apprentissage automatique.

Cette étude présente une nouvelle méthode pour optimiser l'attribution des tâches logistiques en utilisant des modèles de simulation.

La méthode UAD réduit les besoins en données et améliore l'efficacité dans la conduite autonome.

LaTable améliore la création de données tabulaires synthétiques dans divers domaines.

La méthode Grass améliore l'utilisation de la mémoire pour l'entraînement de grands modèles de langage.

Une nouvelle méthode améliore l'analyse de distribution des données à travers plusieurs catégories.

Cette étude examine les LLM comme une alternative rentable pour la classification de texte.

Une nouvelle méthode améliore la précision de l'alignement des phonèmes pour différentes applications de la parole.

Une étude révèle des stratégies d'intégration efficaces pour une localization de bogues plus rapide dans les logiciels.

Un nouveau système unifié améliore l'efficacité dans le service des modèles de langage de grande taille.

Une nouvelle méthode pour affiner des grands modèles de vision sur des appareils plus petits.

Un outil d'apprentissage automatique améliore notre compréhension de l'énergie noire et de la gravité dans l'univers.

Examiner comment les hyperparamètres façonnent l'efficacité des agents de RL profonds.

Une nouvelle technique améliore les performances des réseaux de neurones graphiques sur de grands ensembles de données.

Une nouvelle approche de formation améliore les performances des modèles de langue médicale dans une variété de tâches.

ZEAL propose une approche automatisée pour évaluer la compétence chirurgicale grâce à l'analyse vidéo.

Cette recherche se concentre sur l'amélioration de la reconnaissance des entités nommées grâce à des stratégies de représentation des données variées.

L'équilibrage des données est crucial pour l'équité et la précision des modèles d'apprentissage automatique.

Apprends comment l'apprentissage par transfert aide à classer les données dynamiques de manière efficace.