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De nouvelles méthodes détectent et réagissent à la mémorisation dans le contenu généré par l'IA.

Explorer les capacités des réseaux sinusoïdaux pour gérer des données complexes.

Une nouvelle méthode améliore la précision et l'interprétabilité de la classification des données en utilisant des arbres de décision et du STL.

Add-SD simplifie l'édition d'images en permettant d'ajouter des objets réalistes grâce à des invites textuelles.

Explorer le rôle de la gravité modifiée pour comprendre les phénomènes cosmiques.

Cet article montre comment les VLM reflètent les stéréotypes de genre dans des tâches du monde réel.

MoFO aide les grands modèles de langage à garder leur savoir pendant le fine-tuning sans perdre en performance.

Une nouvelle méthode d'apprentissage profond améliore l'analyse des défauts de pores dans les poudres métalliques.

De nouvelles méthodes améliorent la segmentation sémantique en prenant en compte les relations entre les classes.

Cette étude présente une nouvelle méthode pour les encodages positionnels dans les graphes dirigés.

Une nouvelle approche offre des explications plus claires pour les décisions de classification d'images.

Découvre les caractéristiques et les applications de YOLOv5 dans la détection d'objets en temps réel.

Méthodes pour accélérer la diarisation des locuteurs sans sacrifier la précision.

Une étude comparant YOLOv5, YOLOv8 et YOLOv10 pour détecter les dangers liés aux couteaux.

Présentation de CNES pour une prédiction de lien efficace dans des réseaux en évolution.

Un nouveau cadre évalue comment les modèles d'images interprètent les informations graphiques grâce à la précision des canaux.

Une nouvelle approche de données synthétiques améliore la privacy dans l'apprentissage fédéré.

Une nouvelle méthode pour l'estimation de densité respectueuse de la vie privée en utilisant le décodage de liste stable.

ARCLE aide les chercheurs à améliorer les compétences de résolution de problèmes de l'IA grâce à l'apprentissage par renforcement.

DAAG améliore l'apprentissage des robots en utilisant des expériences passées et des modèles avancés.

Une nouvelle méthode améliore le processus d'entraînement pour des modèles d'IA complexes.

SynthVLM crée des données synthétiques de haute qualité pour entraîner des modèles de langage visuel de manière efficace.

Un nouveau cadre pour un apprentissage en ligne efficace dans des réseaux de neurones à pics.

BVI-AOM propose une ressource variée pour optimiser les techniques de compression vidéo.

JaColBERTv2.5 booste les performances de recherche en japonais avec moins de données.

Cette étude propose une méthode pour améliorer l'efficacité de la localisation visuelle en utilisant des images clés.

Une nouvelle approche pour améliorer l'efficacité dans l'apprentissage multitâche en utilisant des matrices de faible rang.

Explorer les avantages et applications de l'auto-distillation pour améliorer les modèles d'apprentissage machine.

De nouvelles méthodes améliorent la prédiction de trajectoire pour rendre la conduite autonome plus sûre.

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VAT-CMR permet aux robots de récupérer des objets en utilisant des données visuelles, audio et tactiles.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité d'apprentissage tout en préservant les connaissances dans les systèmes d'apprentissage fédéré.

Un aperçu de comment les modèles de diffusion génèrent des données et leurs utilisations pratiques.

Examiner comment les valeurs aberrantes de classe affectent l'explicabilité des modèles d'apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode améliore la représentation des phrases pour mieux détecter les catégories d'aspect.

La moyenne améliore la performance et la stabilité des KAN dans les tâches d'apprentissage machine.

Une revue complète des techniques d'apprentissage profond dans l'analyse d'images médicales.