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SeFlow améliore l'estimation de mouvement pour les voitures autonomes en utilisant l'apprentissage auto-supervisé.

Un cadre pour réduire les biais dans les modèles de langage IA tout en gardant l'exactitude.

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ReGround3D améliore la compréhension des instructions humaines dans des environnements 3D.

Une nouvelle méthode améliore les vidéos de mauvaise qualité tout en gardant une cohérence entre les images.

De nouvelles méthodes améliorent la reconnaissance des modèles à travers différents types de données.

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Explorer comment les données synthétiques façonnent les modèles d'apprentissage machine et leur comportement.

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Une nouvelle norme améliore la vitesse et l'efficacité énergétique des réseaux de neurones en informatique.

Une nouvelle méthode améliore la prise de décision en cas d'incertitude en utilisant des processus de décision de Markov robustes.

DogeRM combine des modèles généraux et spécifiques au domaine pour améliorer efficacement la performance des modèles de langue.

Présentation d'une méthode pour améliorer les prévisions des données spatiotemporelles collectées au hasard.

Une nouvelle méthode améliore les demandes des utilisateurs pour des résultats de modèles linguistiques plus sûrs et plus efficaces.

FastCLIP permet de former des modèles CLIP efficacement avec moins de ressources.

HyperLoader améliore l'entraînement de modèles multi-tâches avec des techniques innovantes et des hyperréseaux.

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Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage dans les modèles image-texte en utilisant des exemples composites.

L'intégration de la connaissance des graphes améliore les performances dans les langues à faibles ressources en utilisant des adaptateurs linguistiques.

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Des recherches montrent à quel point il est facile de retirer les fonctionnalités de sécurité des modèles Llama 3.

De nouveaux modèles améliorent l'analyse de texte pour l'anglais malaisien en utilisant des articles de presse locaux.

S'attaquer aux défis de coordination dans l'apprentissage par renforcement multi-agents hors ligne.

Un nouveau modèle qui combine des LSTMs avec l'informatique quantique pour un meilleur traitement des données.

Un nouveau cadre améliore les scénarios de test pour les véhicules autonomes dans les parkings.

AdaDistill améliore la reconnaissance faciale en optimisant le transfert de connaissances entre les modèles.

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Un nouveau cadre améliore efficacement la performance des grands modèles pendant le fine-tuning.

M-SAT améliore les Transformers de décision pour des tâches d'action complexes.

Progrès dans la prédiction de la qualité de la parole avec des méthodes efficaces pour les appareils mobiles.

Les matrices aléatoires ouvrent de nouvelles approches pour résoudre des problèmes complexes dans différents domaines.

Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage des robots avec peu de données étiquetées.

Un nouveau cadre qui améliore les prédictions pour les grands modèles de langage en utilisant des données de performance historiques.

Une nouvelle méthode réduit la consommation d'énergie tout en améliorant les résultats d'apprentissage dans des systèmes décentralisés.

SLIMER améliore les performances de NER en se concentrant sur les définitions et les lignes directrices.