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De nouvelles techniques visent à améliorer la précision des appareils activés par la voix contre les attaques.

Apprends comment la sparsification aide à simplifier les hypergraphes tout en gardant les propriétés clés.

Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage en combinant des démonstrations d'experts et des démonstrations sous-optimales.

Méthodes améliorées pour analyser et regrouper les trajectoires d'objets en mouvement.

BuffGraph améliore la classification pour les classes moins courantes dans les données de graphes déséquilibrées.

Aperçus sur le comportement de la descente de gradient et le bord de la stabilité.

Une méthode pour garder les modèles d'IA à jour en fonction des événements du monde réel.

Cette étude évalue les méthodes d'apprentissage automatique pour améliorer les systèmes de détection d'intrusion.

Une nouvelle approche améliore la détection de données invisibles dans les modèles d'apprentissage automatique.

Les MNNs automatisent la découverte d'équations régissant dans la recherche scientifique.

L'augmentation de l'hyperarête améliore les GNN en capturant des relations complexes dans les données.

Cet article explore comment la génération de commentaires améliore les capacités de codage des grands modèles de langage.

Une nouvelle méthode améliore la précision de la récupération de documents en permettant aux systèmes de s'abstenir de faire des prédictions incertaines.

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Explorer des méthodes pour améliorer l'apprentissage automatique dans des environnements de graphes dynamiques.

Une méthode pour choisir le meilleur modèle ASR en fonction des caractéristiques audio.

Avancées dans l'utilisation de l'apprentissage automatique pour prédire le comportement des particules dans le modèle BGK.

Une nouvelle approche bayésienne améliore les méthodes pour apprendre des structures DAG à partir des données.

Exploiter les composants visuels et textuels de CLIP améliore les méthodes de détection des deepfakes.

Une nouvelle méthode pour générer des images haute résolution à partir de points de vue limités.

La recherche met en avant de nouvelles méthodes pour détecter l'autisme en utilisant des modèles de langage et de discours.

Cette étude examine comment les modèles de langage apprennent et stockent des informations pendant l'entraînement.

Un aperçu des attaques de reconstruction et de leur impact sur la vie privée des données dans l'apprentissage automatique.

Examiner les tailles d'échantillon nécessaires pour que les modèles spécialisés surpassent les modèles généraux.

Cet article explore comment le hasard influence l'apprentissage avec des données étiquetées limitées.

Explorer comment le QELM améliore la performance des ascenseurs et les prédictions de temps d'attente.

Une nouvelle approche pour la détection d'anomalies sécurisée dans les données de graphe.

MuLan améliore la génération d'images à partir de texte en décomposant les tâches en étapes plus simples.

Une nouvelle méthode améliore la compréhension des prédictions des modèles d'apprentissage automatique.

Un aperçu du cadre SKI-CL pour améliorer les prévisions de séries temporelles.

Présentation de la distance de Wasserstein tranchée sphérique stéréographique pour une comparaison efficace des données sphériques.

Présentation d'une nouvelle méthode pour classer les modèles de langue sans avoir besoin de réponses de référence.

Améliorer la compréhension des images et du texte par les ordinateurs grâce à des techniques d'entraînement avancées.

Apprends comment les adaptateurs de langue améliorent les modèles pour les nouvelles langues.

Cet article examine comment les modèles de redémarrage incrémental améliorent la compréhension du langage face aux ambiguïtés locales.

Cette recherche évalue la confiance des modèles d'IA et la qualité des explications dans des environnements bruyants.

Explorer l'apprentissage en contexte et ses implications sur la performance de l'IA multilingue.

Améliorer la sécurité des machines grâce à de meilleurs contrats de perception et des approches basées sur l'apprentissage.