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Présentation de Discrete Flow Matching pour de meilleures techniques de génération de données discrètes.

Cette étude évalue les représentations centrées sur les objets par rapport aux modèles fondamentaux pour les tâches de VQA.

Une nouvelle approche utilisant l'apprentissage automatique pour simplifier les calculs de la marge initiale dynamique.

Une méthode pour améliorer le comportement des modèles de langage contre les sorties nuisibles.

Ce nouveau modèle améliore la transparence dans la prise de décision de l'IA en utilisant des concepts humains.

Cet article explore le recyclage des connaissances pour améliorer l'entraînement des données synthétiques dans les classificateurs.

La préemption rapide offre une défense proactive pour les systèmes d'apprentissage profond contre les attaques.

Cet article discute d'une nouvelle méthode de calibration des modèles basés sur des agents en utilisant des forêts aléatoires.

Cet article examine l'impact des méthodes de formation sur la performance des modèles de langage multilingues.

Apprends comment les mécanismes d'attention peuvent booster la performance du crowdsensing mobile et la collecte de données.

De nouvelles techniques d'échantillonnage améliorent l'efficacité de l'analyse statistique.

Cet article parle des méthodes pour améliorer comment les robots identifient les usages des objets.

De nouvelles méthodes améliorent l'imagerie multispectrale pour l'agriculture et le suivi environnemental.

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Une nouvelle méthode améliore la précision de l'estimation de la posture humaine dans des conditions de faible luminosité.

Stratégies pour améliorer la confiance et la précision des modèles de langage.

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Nouveau cadre améliore la catégorisation des nœuds dans des graphes avec des attributs de texte et peu de données.

Une étude révèle comment des étapes de réflexion supplémentaires améliorent les performances des RNN dans Sokoban.

Explorer comment les RBMs analysent et classifient les matériaux d'ice à spin artificiel.

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Une nouvelle méthode pour améliorer l'analyse de données et la compression d'images.

Cette méthode améliore la vie privée tout en augmentant la précision du modèle en IA.

Une nouvelle méthode pour améliorer la façon dont le mouvement et le langage se relient en se concentrant sur le timing.

Une nouvelle approche améliore la compréhension des relations entre les objets dans les images.

Nouvelle architecture ViT améliore la précision tout en résistant aux menaces adversariales.

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Un nouveau cadre améliore la sélection des capteurs tout en équilibrant performance et coûts.

Un nouveau cadre améliore la récupération d'objets 3D à partir de divers types de données.

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Examiner les différences de performance en apprentissage automatique pour les images rétiniennes et la détection de l'hypertension.

Les filtres de Kalman à faible rang simplifient l'estimation d'état pour des systèmes complexes.

De nouvelles méthodes améliorent la précision des tâches VideoQA en utilisant le dataset NExT-QA.

Présentation d'un cadre qui équilibre la vie privée et la détection efficace des événements sociaux.

Une nouvelle approche automatise le réglage des paramètres pour une meilleure débruitage d'image.

Cette méthode améliore la création de prompts pour les grands modèles de langage, ce qui booste la performance globale.

CEViT améliore la mesure de similarité d'images et propose des explications claires.