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Une nouvelle méthode pour évaluer la précision des modèles de langue en utilisant des graphes de connaissances.

Cet article examine les systèmes d'apprentissage en ligne et leurs défis face aux contraintes inconnues.

ChatGLM-RLHF améliore les interactions avec l'IA grâce à des retours humains et des méthodes d'entraînement avancées.

Une nouvelle méthode d'entraînement améliore la performance des modèles vision-langage dans des tâches en zero-shot.

Un nouveau cadre transforme l'interprétation d'images grâce à des graphiques de scène à vocabulaire ouvert.

Comprendre l'impact des attaques adversariales sur les modèles de machine learning.

Un nouveau jeu de données se concentre sur le raisonnement causal en utilisant les animations de 'Tom et Jerry'.

Présentation d'un cadre pour une évaluation plus précise des performances de requête dans la recherche d'informations.

Découvrez des méthodes pour améliorer les modèles étudiants en distillation de connaissances.

Améliorer le transfert de données uplink en utilisant des algorithmes avancés et des techniques d'apprentissage automatique.

L'échantillonnage quantique propose de nouvelles méthodes pour aborder des défis difficiles dans divers domaines.

Des recherches montrent des risques de sécurité importants dans les modèles de chat à cause des attaques par porte dérobée.

Cet article parle de l'utilisation de la classification pour les fonctions de valeur dans l'apprentissage par renforcement profond.

Une étude sur comment T5 traite les données structurées pour les requêtes SQL.

Une nouvelle approche pour protéger les modèles linguistiques des déclencheurs de données nuisibles.

Cet article parle du rôle de l'apprentissage avec peu d'exemples dans l'accélération de la découverte de médicaments.

Explorer l'impact des données publiques sur la vie privée différentielle en apprentissage automatique.

LP++ améliore l'adaptation des modèles vision-langue, surtout dans les scénarios d'apprentissage avec peu d'exemples.

Explorer l'intersection de l'informatique quantique et des modèles de transformateurs en IA.

Utiliser le machine learning pour gérer le déséquilibre des données dans les modèles climatiques pour les prédictions des ondes de gravité.

Une nouvelle fonction de perte améliore la fiabilité des opérateurs neurologiques pour résoudre les PDE.

De nouvelles techniques améliorent l'efficacité des modèles de diffusion pour les tâches génératives.

Explore comment Mixture-of-Depths améliore l'efficacité des modèles de langage de manière durable.

SnAG améliore la précision et l'efficacité du grounding vidéo pour les vidéos plus longues.

Un nouveau design améliore les réseaux de neurones à spikes pour une recherche plus flexible.

Les stratégies d'exploration améliorent l'adaptabilité des agents dans des environnements complexes.

De nouvelles méthodes améliorent la sécurité en prédisant les mouvements de piétons hors de la vue pour les véhicules autonomes.

Une étude montre que les petits modèles fonctionnent bien avec des données d'entraînement simplifiées.

Cette recherche applique l'antifragilité pour améliorer la gestion du trafic urbain pendant les perturbations.

De nouveaux ensembles de données améliorent les capacités de la recherche d'architecture neuronale dans les applications du monde réel.

Méthodes pour améliorer la qualité de rendu selon la taille des scènes.

Une nouvelle approche pour trouver des particules au-delà du Modèle Standard.

Chirp MFCC améliore la représentation des signaux audio pour une meilleure classification et reconnaissance.

Une nouvelle méthode d'entraînement améliore la capacité de composition des modèles vision-langage.

Un cadre pour aligner des images d'objets similaires dans l'espace 3D.

Le framework PriViLege améliore l'apprentissage dans Few-Shot Class Incremental Learning avec des gros modèles.

Une nouvelle approche pour améliorer la modélisation de sujets en utilisant des relations basées sur des graphes.

Techniques innovantes pour améliorer les modèles TTS et réduire la perte de connaissances.

Examiner l'apprentissage par renforcement tout au long de la vie en se concentrant sur la méthodologie de réglage à un pour cent.

Un nouveau jeu de données évalue les systèmes RAG pour des réponses précises aux questions.