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Recherche sur l'entraînement de modèles de langue pour les langues sous-représentées de manière efficace.

Une nouvelle méthode améliore la navigation des robots dans les environnements agricoles en utilisant la détection de boucles.

Ce papier examine le changement soudain dans la capacité d'apprentissage des réseaux de neurones.

Une nouvelle méthode pour évaluer et comparer les connaissances des modèles de langage.

fastkqr améliore la vitesse et la précision de la régression quantile tout en gérant les problèmes de croisements.

Une nouvelle méthode améliore la construction des arbres évolutifs en utilisant l'apprentissage profond.

Cette étude améliore la reconnaissance d'action en fusionnant des cartes de profondeur avec des images vidéo RGB.

Une nouvelle méthode améliore la création de panoramas en utilisant l'opérateur Merge-Attend-Diffuse.

Un aperçu des techniques de transfert de poids et leur impact sur l'entraînement des réseaux de neurones.

CoT-SelfEvolve améliore la création de code en perfectionnant les résultats grâce aux retours.

Découvre comment le Realigned Softmax Warping transforme le DML.

Un modèle pour organiser des graphes de connaissances à travers le regroupement d'entités et des structures hiérarchiques.

Présentation d'un nouvel algorithme pour identifier des relations causales entre des variables cachées.

Découvre comment les cGANs permettent de générer des images précises grâce à des infos supplémentaires.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité des circuits quantiques en utilisant l'apprentissage automatique et les réseaux de tenseurs.

Une nouvelle méthode d'entraînement améliore la détection d'objets 3D en utilisant des données synthétiques et du monde réel.

Explore l'approche de l'apprentissage fédéré pour la vie privée dans l'apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode améliore la précision de vitesse pour les voitures de course autonomes.

Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage à partir de jeux de données de qualité variée en RL hors ligne.

Des chercheurs améliorent les grands modèles de langage grâce à l'auto-amélioration avec des méthodes basées sur le code.

Une méthode pour accélérer la génération de texte sans perdre en qualité.

Cette étude évalue le rôle des automates cellulaires neuronaux dans la segmentation d'images médicales.

INK offre une méthode fiable pour identifier les échantillons hors distribution en apprentissage automatique.

ConsistencyTrack améliore le suivi des objets dans les vidéos en utilisant des techniques innovantes de gestion du bruit.

Kangaroo améliore l'analyse vidéo en intégrant efficacement visuels, sons et textes.

Présentation de LRP4RAG, une méthode pour mieux détecter les hallucinations dans les modèles de langage.

Ce papier présente un modèle à un seul encodeur pour améliorer la segmentation d'images basé sur des descriptions textuelles.

De nouvelles méthodes améliorent la séparation des voix dans des environnements bruyants.

Analyse de l'impact des composants basés sur les quaternions sur les performances de classification d'images.

MAPF-GPT propose une approche innovante pour résoudre les défis de cheminement multi-agents en utilisant l'apprentissage machine.

Cette étude utilise l'apprentissage automatique pour identifier les jets de quarks étranges et améliorer le tagging de fragmentation.

FPDT propose une solution pour entraîner des LLMs à long contexte de manière plus efficace.

MemLong améliore la capacité des modèles de langage à gérer efficacement des textes longs.

Un aperçu de comment l'apprentissage par transfert influence la performance des modèles à travers les lois de mise à l'échelle.

Une nouvelle méthode pour expliquer les prédictions dans des données spatialement dépendantes en utilisant Random Forest.

Des recherches montrent que les robots peuvent améliorer l'apprentissage en utilisant des motifs de mouvement issus de tâches précédentes.

Explorer les défis de l'apprentissage multi-tâches et continu en apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode pour extraire des événements des récits portugais en utilisant des modèles avancés.

Une nouvelle méthode améliore la performance des réseaux de neurones bayésiens grâce à la symétrisation.

Ce travail améliore la résolution de la coréférence à travers les langues avec un nouveau jeu de données et des méthodes.