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SYMPOL fait le pont entre la clarté et l’efficacité de la prise de décision en apprentissage par renforcement.

KarSein améliore la précision et l'efficacité des prévisions de CTR pour les pubs en ligne.

Les NRM améliorent l'apprentissage automatique en se souvenant des actions et des expériences passées.

MIA-Tuner vise à régler les problèmes de vie privée dans les données d'entraînement des LLM.

Cet article examine comment le biais de format affecte la performance des modèles de langage et propose des stratégies d'amélioration.

Cette étude examine comment les biais affectent les réponses des modèles de langage et propose des solutions.

Un nouveau cadre améliore la vie privée et la qualité des données dans l'apprentissage fédéré.

Une nouvelle méthode pour améliorer le raisonnement dans les modèles de langage grâce à des approches de persona combinées.

DeepDFA combine des DFA et des RNN pour une reconnaissance de motifs efficace.

Amélioration de la méthode de descente de miroir de politiques avec une accélération fonctionnelle pour des prises de décision plus rapides.

Une nouvelle approche améliore les tests d'API REST en utilisant l'apprentissage par renforcement profond.

Une nouvelle méthode améliore la reconnaissance d'objets dans des environnements 3D.

GrassNet utilise des modèles d'état pour le filtrage adaptatif dans les réseaux de neurones graphiques.

TAMER améliore la précision dans la reconnaissance des expressions mathématiques écrites à la main grâce à des méthodes de décryptage innovantes.

Cet article présente une approche unique pour aligner des nuages de points complexes.

Une nouvelle méthode mélange des grands modèles de langage et des signaux collaboratifs pour améliorer les systèmes de recommandation.

Une nouvelle méthode améliore la détection du cancer du sein en utilisant des images FFDM et SM.

Cette étude explore les applications de l'apprentissage automatique pour prédire les mouvements des marchés financiers.

SelectLLM améliore le choix des modèles pour de meilleures réponses et une latence réduite.

Explorer comment différentes stratégies de tokenisation peuvent améliorer la performance des modèles de langage.

Explorer comment les inputs externes influencent les réponses des grands modèles de langage.

Des chercheurs proposent une méthode pour améliorer les modèles médicaux tout en garantissant la confidentialité des données.

Un nouvel optimiseur montre du potentiel pour peaufiner des modèles pré-entraînés.

SecKnowledge et CyberPal.AI renforcent le rôle de l'IA dans la lutte contre les défis de la cybersécurité.

Une nouvelle méthode pour évaluer les résultats des modèles de langage en utilisant plusieurs juges LLM.

L'apprentissage machine est en train de changer notre façon d'étudier et de prévoir le comportement des matériaux.

Un nouveau système améliore l'extraction de données à partir de documents non structurés en utilisant des connaissances relationnelles.

Une nouvelle méthode simplifie la reconnaissance d'actions dans les vidéos en utilisant des modèles d'images existants.

L'apprentissage automatique simplifie la sélection des solveurs pour l'optimisation quantique.

Explore comment des pas de temps aléatoires améliorent les solutions aux équations différentielles ordinaires.

De nouvelles fonctions d'activation améliorent les réseaux de neurones pour résoudre des équations complexes.

Polar-FFA améliore l'apprentissage dans les réseaux de neurones, augmentant la précision et la stabilité.

De nouvelles méthodes améliorent la précision de la classification des nœuds de graphes avec peu de données étiquetées.

Une nouvelle méthode pour améliorer l'équité dans la santé grâce à une meilleure représentation des données.

L'expérience COMET cherche à révéler de nouvelles physiquess à travers les interactions des muons.

Nouvelles formulations améliorent la précision et l'efficacité des arbres de décision en utilisant l'optimisation linéaire en nombres entiers mixtes.

SGMCMC et méta-apprentissage améliorent les réseaux de neurones bayésiens pour de meilleures prédictions.

Une nouvelle approche combine les arbres de décision avec des réseaux de neurones pour une meilleure efficacité et précision.

La recherche se concentre sur la fiabilité et la sécurité des systèmes de contrôle basés sur des réseaux de neurones.

Une nouvelle approche de l'apprentissage par imitation qui booste la performance avec peu de données.