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Une nouvelle méthode améliore la résolution des équations aux dérivées partielles sans maillage global.

Examiner les défis et les solutions dans la complétion de données à travers la théorie des graphes.

De nouvelles méthodes améliorent la segmentation et l'analyse d'images en histologie avec moins d'exemples étiquetés.

Une nouvelle méthode améliore le suivi d'objet en fusionnant les filtres PHD et PMB.

Une nouvelle méthode améliore la performance des GNN avec des données bruyantes.

Présentation de PACE, une approche structurée pour des explications d'IA fiables.

SCIGEN intègre des contraintes structurelles pour créer des matériaux quantiques stables de manière efficace.

Cet article parle d'utiliser l'apprentissage par renforcement pour réduire les biais dans les tâches de classification.

Un aperçu de la comparaison entre les réseaux de neurones quantiques et classiques.

Un modèle d'apprentissage profond améliore la prévision de la charge énergétique pour les micro-réseaux.

De nouvelles techniques améliorent la précision de localisation des robots dans les espaces intérieurs en utilisant l'apprentissage profond.

De nouvelles techniques améliorent les prédictions des énergies de formation des défauts dans les matériaux.

Utiliser des modèles de langue pour améliorer des tâches dans des langues sous-représentées grâce à la génération de données.

De nouveaux modèles améliorent les prévisions dans des environnements de données en évolution.

Apprends les bases des algorithmes quantiques et leurs applications dans différents domaines.

Cet article parle de l'utilisation des réseaux de neurones siamois pour le positionnement de robots mobiles.

Explorer de nouveaux algorithmes pour la classification multiclasses dans des conditions de feedback limité.

Un cadre pour évaluer les capacités des LLM dans les tâches liées aux données avec des interprètes de code.

Ce papier étudie comment l'entraînement influence les prédictions des grands modèles de langage.

Un aperçu de comment CLIP gère la négation dans le langage.

Une méthode pour améliorer la communication et l'efficacité dans les réseaux électriques.

Cette recherche a pour but de clarifier les mécanismes des GCP et des métriques riemanniennes.

Évaluer l'impact des stratégies de décodage sur la performance des LLM.

Des recherches montrent comment le décodage MBR améliore la qualité de traduction dans des modèles plus petits.

Une nouvelle méthode prédit la liaison des médicaments en utilisant la structure 3D des protéines.

Un nouveau modèle améliore le raisonnement inductif dans les graphes de connaissances en utilisant plusieurs entités de départ.

De nouvelles méthodes améliorent la gestion du cache pour les grands modèles de langage.

Des chercheurs proposent une nouvelle méthode pour la locomotion des robots en se concentrant sur le placement des pieds.

Des recherches montrent que les techniques de blanchiment ont des effets différents sur les embeddings de phrases dans les tâches de traitement du langage naturel.

Un nouveau cadre pour vérifier l'auteur avec des explications claires.

Une nouvelle approche améliore la précision de l'imagerie médicale en utilisant des données non étiquetées et des techniques d'auto-supervision.

Une nouvelle méthode évalue les associations de données trompeuses dans les modèles d'apprentissage automatique.

HERMES prédit l'impact des mutations de protéines sur la stabilité et la fonction en utilisant des structures 3D.

Une nouvelle méthode permet aux modèles de langage de générer leurs propres données d'entraînement pour de meilleures performances.

De nouvelles méthodes combinent l'apprentissage automatique et la chimie quantique pour améliorer les calculs des systèmes à plusieurs corps.

CDFL améliore la reconnaissance d'activité humaine tout en garantissant la vie privée des données et l'efficacité.

Une étude révèle des risques de sécurité liés au poisonnement des données dans les grands modèles de langage.

Une nouvelle méthode améliore les systèmes pour répondre à des questions liées aux images en utilisant des connaissances externes.

Enquêter sur comment les transformers apprennent et se généralisent à partir de tâches compositionnelles.

Combiner des modèles basés sur des instantanés et des événements pour améliorer l'analyse des graphes temporels.