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Une étude sur l'amélioration des modèles linguistiques en utilisant des articles médicaux ciblés.

LoRD améliore l'efficacité des attaques par extraction de modèle sur les grands modèles de langage.

Une nouvelle méthode améliore la prise de décision dans des jeux stratégiques complexes.

Combiner le clonage comportemental et le PPO améliore la planification des trajectoires pour les voitures autonomes.

Présentation de nouvelles métriques pour évaluer les systèmes de génération de texte manuscrit.

La recherche se concentre sur la génération d'exemples adversariaux pour tester les systèmes d'évaluation de crédibilité.

Une approche d'apprentissage auto-supervisé réduit le besoin de données audio étiquetées.

De nouvelles stratégies pour améliorer la détection des valeurs aberrantes sont en train de changer les méthodes d'analyse de données.

Un nouveau jeu de données évalue les compétences des grands modèles de langage à interpréter des représentations visuelles.

Apprends comment les GNN peuvent mieux généraliser aux données jamais vues.

Une étude révèle le rôle des données vocales dans la reconnaissance des émotions chez les hispanophones.

Présentation d'iRangeGraph pour des requêtes de voisins proches avec filtrage de plage efficace dans des dimensions élevées.

La communication classique booste les performances dans les applis de machine learning quantique.

StyleTokenizer améliore la génération d'images en séparant le style et les instructions textuelles.

Cette approche combine des autoencodeurs et des techniques de diffusion pour des images plus nettes.

Un nouveau modèle améliore la capacité de l'IA à apprendre sans oublier.

CoAst propose une évaluation innovante des contributions en apprentissage fédéré sans avoir besoin de données de validation.

Cette recherche améliore l'estimation de la profondeur chez les robots en utilisant l'apprentissage par méta pour de meilleures performances dans des environnements variés.

Une étude sur l'efficacité de différents modèles de langue dans les tâches d'analyse des logs.

De nouvelles méthodes de modélisation aéroélastique améliorent la précision et l'efficacité pour la conception des avions.

De nouvelles techniques de compression accélèrent l'entraînement des gros modèles de langue tout en gardant la précision.

Un aperçu de comment la superposition améliore l'efficacité des réseaux de neurones et la gestion de la complexité.

Un aperçu des méthodes récentes pour récupérer des matrices de faible rang avec moins d'observations.

Cet article parle des méthodes pour réduire les biais dans les classificateurs de sécurité textuels en utilisant des modèles en ensemble.

Une nouvelle méthode améliore la performance des réseaux de neurones pour résoudre des équations physiques complexes.

Une méthode pour améliorer l'efficacité et la performance des modèles de langue.

Un aperçu de comment les marches aléatoires aident à comprendre les changements de données complexes.

Des techniques comme l'apprentissage sur variétés aident les scientifiques à interpréter efficacement de gros jeux de données.

Une nouvelle méthode d'apprentissage automatique privilégie la sécurité dans les systèmes autonomes.

Un nouveau modèle améliore la classification des relations en utilisant des techniques d'apprentissage avec peu d'exemples.

De nouvelles méthodes en prédiction conforme améliorent la fiabilité des résultats de groupe.

Apprends comment les dégradés améliorent la visualisation et la compréhension des données textuelles.

Une nouvelle méthode réduit la complexité des modèles d'IA en utilisant l'apprentissage par transfert quantique.

De meilleures invites améliorent la qualité des données tabulaires synthétiques générées par les LLMs.

TF-Mamba améliore la localisation sonore grâce à une nouvelle approche qui intègre des données temporelles et fréquentielles.

Une nouvelle approche pour créer des images synthétiques de manière efficace pour la distillation de jeux de données.

Optimise tes migrations LLM avec notre outil de tests de régression spécialisé.

Explore comment les graphes signés révèlent des relations complexes dans les réseaux sociaux et ailleurs.

Une nouvelle méthode pour mesurer la performance des algorithmes gourmands dans l'optimisation des chaînes.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité et la précision des grands modèles de langage.