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Une nouvelle approche combine l'inférence variationnelle et l'échantillonnage d'importance tempéré pour l'analyse de données.

Une étude sur l'efficacité de Graphair dans les représentations de graphes équitables et la prédiction de liens.

De nouvelles méthodes améliorent la résilience de l'apprentissage par renforcement face aux entrées adversariales.

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Combiner SAM et MLLMs pour une meilleure localisation d'objets dans les images.

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Un nouveau modèle identifie les connexions dans les schémas d'ingénierie électrique plus efficacement.

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Des chercheurs ont développé LEGNet pour mieux prédire les capacités linguistiques chez les survivants d'AVC.

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FIP améliore l'entraînement des modèles pour éviter la manipulation de données nuisibles.

Une nouvelle méthode améliore la fiabilité des réponses des grands modèles de langage.

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Un nouveau cadre améliore la capacité des machines à comprendre des environnements 3D à partir d'images 2D.

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Une nouvelle méthode améliore la précision de la classification des empreintes digitales en utilisant la logique floue.

De nouvelles méthodes de filigrane protègent les créateurs dans les modèles génératifs audio.

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