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Nouvelles méthodes pour protéger les données sensibles contre l'accès non autorisé dans l'apprentissage automatique.

NaVid aide les robots à suivre les instructions humaines en utilisant des vidéos, améliorant ainsi la navigation dans le monde réel.

Une nouvelle techno améliore la détection de la dysarthrie et la classification de sa gravité.

Adressez les préoccupations en matière de confidentialité dans l'apprentissage automatique avec des techniques efficaces.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité de l'entraînement pour les réseaux de neurones modulaires.

Explore comment les jeux de données synthétiques améliorent la performance des modèles de machine learning et la sélection des modèles.

De nouvelles méthodes améliorent la façon dont les agents apprennent à coopérer et à communiquer efficacement.

De nouvelles techniques améliorent la façon dont on classe et comprend les galaxies de manière efficace.

Ce papier présente une nouvelle méthode pour examiner les inexactitudes dans les modèles de langage.

De nouvelles techniques améliorent la quantification tout en gérant les valeurs aberrantes pour de meilleures performances du modèle.

Un nouveau cadre améliore les actions des robots grâce aux commandes humaines.

Combiner des connaissances antérieures et de l'adaptabilité améliore la performance de l'apprentissage automatique avec des données limitées.

La recherche explore des améliorations pour adapter des modèles sans avoir accès aux données source.

De nouvelles méthodes améliorent l'apprentissage des robots par imitation en utilisant des politiques de source d'information.

Analyser les effets des méthodes de raisonnement sur la performance des grands modèles de langage.

Un nouveau système améliore la détection des anomalies de routage Internet en utilisant la sémantique BGP.

De nouvelles méthodes réduisent le marquage humain tout en améliorant la précision de la détection d'objets.

Un nouvel algorithme améliore l'efficacité du RL hors ligne avec des structures MDP de bas rang.

Améliorer les modèles de parole pour mieux reconnaître et s'adapter à différents accents.

Une analyse des problèmes courants dans la gestion des actifs d'apprentissage automatique et des solutions proposées.

Une méthode pour mesurer efficacement les dépendances complexes dans des données à haute dimension.

DCLS améliore la performance de classification audio en apprenant les positions des noyaux pendant l'entraînement.

Une méthode pour améliorer la compréhension des résultats de l'apprentissage automatique grâce aux retours des utilisateurs.

Simplifier la détection de voies grâce à une génération de séquences innovante.

La nouvelle architecture HSTU améliore les systèmes de recommandation pour une meilleure expérience utilisateur.

Explorer le potentiel de la génération vidéo dans des tâches réelles.

Explorer comment des tailles de lots plus grandes améliorent la confidentialité différentielle en apprentissage automatique.

Combiner les données RGB et profondeur améliore la reconnaissance d'actions dans les systèmes robotiques.

Une nouvelle approche pour améliorer l'efficacité de la distillation de connaissances en utilisant la distance de Sinkhorn.

Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage machine des données audio-visuelles.

Présentation d'une nouvelle méthode pour apprendre le comportement des objets dans des vidéos et des scènes 3D.

Apprends comment l'algèbre tropicale améliore les systèmes de recommandation grâce à la factorisation de matrices.

Des chercheurs développent des techniques d'échantillonnage efficaces pour des géométries complexes dans divers domaines.

FedReview améliore l'apprentissage fédéré en rejetant les mises à jour de modèles nuisibles.

Une nouvelle approche de l'apprentissage multi-tâches réduit l'interférence entre les tâches et booste l'efficacité.

Une nouvelle méthode améliore la vitesse de génération de texte en utilisant des modèles de langage grands et petits.

Une étude sur des méthodes efficaces pour le réglage fin de grands modèles grâce à l'Adaptation de Bas Rang.

La recherche examine comment les LLMs relient les informations pour répondre à des questions complexes.

Examiner les défis de la confidentialité différentielle dans les systèmes d'apprentissage en ligne.

Cet article parle de stratégies pour améliorer l'estimation des hypergradients dans la programmation à deux niveaux.