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La méthode d'extension de contexte de Mamba améliore la gestion des longues séquences sans formation supplémentaire.

Les modèles plus petits peuvent apprendre efficacement des étapes de raisonnement des modèles plus grands.

Cet article examine des méthodes pour enlever les données des utilisateurs des réseaux neuronaux de manière efficace.

RFM améliore la génération de données en gérant efficacement les contraintes de frontière.

Mettre en avant l'importance des données dans l'entraînement des grands modèles de langage.

Un système qui optimise les prédictions d'apprentissage automatique grâce à des cascades de modèles.

QuEE combine la quantification et les sorties anticipées pour un apprentissage automatique efficace.

Explorer le rôle des transformateurs dans la prédiction des résultats de données séquentielles.

De nouvelles méthodes améliorent la précision dans la reconnaissance des sons qui se chevauchent à partir de diverses sources audio.

Une nouvelle approche pour une sélection de données équitable dans des flux en temps réel.

Une étude sur comment les modèles d'estimation de pose se comportent avec des images corrompues.

Assurer que les explications de l'IA sont claires et fiables pour la confiance des utilisateurs.

Une nouvelle approche améliore l'optimisation des fonctions de perte complexes dans les réseaux de neurones.

Voici iWISDM, un nouveau standard pour évaluer la compréhension des instructions par les machines avec des visuels et du langage.

Un nouveau point de référence améliore les prévisions à long terme dans les séquences d'événements à travers les secteurs.

Cette étude montre comment les émissions de monoxyde d'azote varient pendant les tempêtes géomagnétiques.

De nouveaux modèles offrent des aperçus clairs pour les prédictions de texte sans avoir besoin de beaucoup d'étiquetage.

Découvre comment les caractéristiques aléatoires simplifient les calculs complexes en apprentissage automatique.

Cet article examine les obstacles et les solutions pour améliorer la reproductibilité dans la recherche en ML.

LiveMind améliore les modèles de langage pour des interactions plus rapides et en temps réel avec les utilisateurs.

Une plongée profonde sur la façon dont les modèles de vision reconnaissent et représentent plusieurs objets.

Une nouvelle approche améliore la capacité des systèmes KBQA à gérer les questions sans réponse.

Une nouvelle approche améliore la réponse aux questions en décomposant et en générant des infos pertinentes.

Le matching de flux statistique améliore la modélisation générative pour les défis de données discrètes.

De nouveaux designs améliorent l'efficacité de la détection d'objets pour différentes applications.

Explorer les réseaux de neurones quantiques de densité et leur potentiel dans l'apprentissage automatique.

Une exploration des réseaux de neurones et de leurs extensions dynamiques, les ODEs neuronales.

Un nouveau cadre améliore la compréhension de l'apprentissage des agents dans des environnements complexes.

Présentation d'une méthode pour minimiser la sur-optimisation dans les modèles formés avec des retours humains.

Un nouveau cadre améliore notre façon d'évaluer et de concevoir des systèmes d'imagerie.

Un aperçu du rôle des SCP dans l'optimisation et ses applications.

DIRAS améliore l'annotation de pertinence pour la recherche d'infos, optimisant la performance dans différents domaines.

AMBER utilise l'apprentissage automatique pour automatiser la génération de maillage pour les simulations d'ingénierie.

La recherche met en avant le rôle des neurones de sécurité dans l'amélioration de la sécurité et de la responsabilité des LLM.

Améliorer l'engagement des utilisateurs dans de grands modèles vision-langage grâce à une communication proactive.

Explorer le rôle de l'apprentissage actif dans la découverte de médicaments grâce au docking moléculaire.

Cet article présente un nouveau modèle pour la classification d'images hyperspectrales en utilisant des techniques CNN et transformer.

FAMAR simplifie l'analyse de données complexes en se concentrant sur les facteurs clés sous-jacents.

Une revue de comment la sélection des données améliore la performance des modèles linguistiques.

Une nouvelle méthode améliore la navigation des robots grâce à une exploration et une recherche de chemin efficaces.