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Cet article explore l'apprentissage en contexte et son lien avec la recherche d'informations.

Un nouveau système améliore la vitesse de détection des ondes gravitationnelles.

CoBFormer équilibre l'attention locale et globale pour améliorer le traitement des graphes.

L'apprentissage fédéré fait face à de nouvelles attaques par empoisonnement, menaçant la sécurité des technologies de conduite autonome.

tLaSDI fusionne la thermodynamique et l'apprentissage automatique pour modéliser des systèmes dynamiques complexes.

L'approche des Particules Différentiables révolutionne la façon dont les robots gèrent les formes qui changent.

Une nouvelle méthode améliore le traitement du son grâce à l'accord automatique des réseaux de retard de feedback.

Présentation du Q-value Shaping pour améliorer la coopération entre agents autonomes.

Une nouvelle méthode pour résoudre le modèle BGK en utilisant des réseaux de neurones.

Apprends comment les modèles de texte à image fonctionnent et leurs applications pratiques.

COPAL améliore les modèles de langage pour une meilleure adaptation sans avoir besoin de les réentraîner.

Découvre comment les PINNs mélangent l'apprentissage machine et la physique pour résoudre des problèmes complexes.

Cette approche améliore l'analyse des images satellites en réduisant les besoins de labellisation.

Une nouvelle méthode améliore l'évaluation de la parole en utilisant des enregistrements entiers.

Une nouvelle approche du caching offre de meilleures performances dans des environnements dynamiques.

Importance de se concentrer sur les données tabulaires pour les avancées en apprentissage automatique.

Des scientifiques utilisent l'apprentissage automatique pour analyser la poussière dans des galaxies anciennes grâce au JWST.

Une méthode innovante combine des modèles de langage et des contributions humaines pour les jeux de données de dialogue.

Une nouvelle architecture améliore la reconnaissance vocale des machines en utilisant des réseaux de neurones à impulsions.

Examiner comment l'apprentissage automatique peut aider dans les méta-analyses en santé.

Une nouvelle approche utilise l'IA pour simplifier le tagging des rapports financiers.

Une méthode pour identifier et expliquer les fausses infos sur les réseaux sociaux.

Présentation de tests flexibles pour évaluer l'indépendance dans des ensembles de données complexes.

Cette étude analyse des modèles de récupération neuronale en utilisant des méthodes causales pour des insights de pertinence améliorés.

Présentation de méthodes pour guider les modèles de langage à afficher des traits de personnalité spécifiques.

Ce modèle améliore la précision dans le classement des données diverses des capteurs IoT.

Cet article explore l'importance et l'extension des graphes de connaissances dans l'IA.

Le cadre CALRec améliore les recommandations en utilisant des grands modèles de langage et des données séquentielles.

Les robots apprennent à jouer au foot en utilisant une vision égocentrique et un apprentissage par renforcement profond.

Des recherches récentes remettent en question la simplicité de la Thèse du Neurone de Connaissance dans les modèles de langage.

Découvre NEON, une méthode qui améliore la quantification de l'incertitude en apprentissage automatique.

Des modèles avancés pourraient aider les managers de Fantasy Premier League à faire de meilleurs choix d'équipe.

Explorer comment l'apprentissage automatique améliore la modélisation de la turbulence pour de meilleures prédictions.

Un nouveau cadre qui améliore les prédictions en utilisant des principes cognitifs et un poids de précision.

Explorer des neurones spécialisés conçus pour des tâches spécifiques dans des réseaux artificiels.

Une nouvelle approche améliore les techniques de régression fonctionnelle pour l'analyse de données complexes.

De nouvelles techniques accélèrent la détection des trous coronaux solaires pour une meilleure prévision de la météo spatiale.

Une nouvelle méthode améliore les modèles vision-langage sans entraînement compliqué.

Idefics2 met en avant des améliorations dans le traitement vision-langage grâce à des choix de design innovants.

Explorer le lien entre les modèles génératifs profonds et l'hypothèse des variétés.