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Un nouveau modèle aide les robots à mixer vision et action pour de meilleures compétences de manipulation.
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L'apprentissage fédéré permet de former des modèles tout en gardant les données des utilisateurs privées et sécurisées.
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Une nouvelle méthode pour améliorer l'analyse de sentiment dans des situations à faibles ressources.
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De nouvelles méthodes en apprentissage par renforcement méta hors ligne améliorent l'adaptabilité des machines.
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TWIG transforme l'analyse KGE, améliore les prévisions et simplifie les configurations.
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ReMoE apporte flexibilité et efficacité aux modèles linguistiques avec une sélection dynamique des experts.
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FiVL améliore la capacité de l'IA à connecter efficacement les images et les mots.
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