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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.

Une nouvelle méthode utilise l'apprentissage profond pour améliorer les calculs d'énergie des systèmes quantiques à plusieurs corps.

La déderivation de gradient avancée propose des solutions efficaces pour optimiser de grands modèles d'apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode améliore la protection de la vie privée dans les modèles de langage tout en gardant de bonnes performances.

CMTNet améliore la technologie d'imagerie hyperspectrale pour mieux identifier les cultures.

Une approche fraîche pour quantifier l'incertitude dans des données complexes grâce à des méthodes basées sur des mélanges.

Améliorer les temps de réponse pour les grands modèles de langage en utilisant une nouvelle approche adaptative.

Avancées dans le fine-tuning des modèles de langage avec des techniques innovantes.

Les modèles actuels galèrent avec le raisonnement spatial, s'appuyant plus sur le texte que sur les images.

Cet article parle de l'adaptation des modèles de langue pour un meilleur soutien dans différentes langues.

Une nouvelle méthode aide les robots à porter des objets ensemble.

Explorer des technologies de préservation de la vie privée dans l'analyse d'images médicales.

Une étude sur comment les modèles de langage peuvent ignorer les instructions et leurs implications.

Les robots peuvent maintenant suivre des commandes en langage naturel beaucoup plus efficacement.

Cette étude parle d'utiliser l'apprentissage automatique pour améliorer l'inférence de type dans les langages de programmation.

Un nouveau modèle prédit la thermostabilité des nanobodies en utilisant des données limitées.

Cet article parle de l'importance de mesurer l'incertitude dans les prédictions de l'IA.

Cet article parle de méthodes innovantes pour découvrir des lois de conservation dans différents domaines scientifiques.

Une nouvelle méthode pour améliorer l'alignement de l'IA avec les valeurs humaines en utilisant des retours corrompus.

Une nouvelle méthode améliore la reconnaissance des actions dans les vidéos en utilisant le langage contextuel.

Cette recherche améliore la planification des modèles de langage grâce à des cartes cognitives.

Une nouvelle méthode combine des caractéristiques acoustiques et des scores de confiance pour une meilleure correction des erreurs.

Une nouvelle approche pour améliorer l'efficacité de l'optimisation bi-niveaux non convexe en apprentissage automatique.

De nouvelles méthodes améliorent les réponses des modèles de langage pour mieux répondre aux préférences des utilisateurs.

Explorer le besoin d'explications claires dans les Graph Neural Networks.

Une méthode pour améliorer la navigation des robots de la simulation aux environnements réels.

Le dataset OPSSAT-AD aide à détecter des événements satellites inhabituels.

Une nouvelle approche permet aux appareils plus faibles de contribuer à l'apprentissage fédéré.

Ce cadre améliore l'efficacité d'apprentissage dans des tâches complexes grâce à des structures hiérarchiques.

Des recherches montrent que les modèles non entraînés se connectent aux réponses du cerveau humain dans le traitement du langage.

Une technique d'échantillonnage innovante relève les défis dans les distributions complexes pour l'apprentissage automatique.

De nouvelles méthodes améliorent les simulations moléculaires et les interactions pour une meilleure précision.

Une étude sur l'efficacité des détecteurs OOD contre les exemples adverses.

Apprends à connaître GOCTA et leur rôle dans le traitement des structures d'arbres.

LISA vise à élargir notre compréhension de l'univers grâce à la détection des ondes gravitationnelles.

Un cadre unifié pour évaluer les types d'explications pour une meilleure compréhension des modèles.

Une nouvelle méthode pour améliorer la qualité des images rapidement en utilisant des modèles entraînés.