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MUFIN présente une nouvelle méthode pour corriger les bugs automatiquement en utilisant l'apprentissage auto-supervisé.

Comprendre les attaques par porte dérobée et leurs effets sur les réseaux de neurones graphiques.

DPPD utilise des polygones pour une détection précise des formes d'objets dans des applis en temps réel.

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Un nouveau cadre améliore la précision de la segmentation en utilisant peu de données étiquetées.

Une nouvelle méthode pour préparer des états de Gibbs en utilisant des algorithmes quantiques variationnels.

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RDF améliore la prise de décision dans des environnements changeants, rendant l'adaptabilité de l'apprentissage machine plus cool.

On étudie comment les modèles QA réagissent quand on échange des noms avec des entités africaines.

Examen des cycles et des limites dans les techniques d'optimisation de premier ordre.

Un nouveau modèle améliore la précision de la recherche dans les questions-réponses en domaine ouvert.

De nouvelles méthodes visent à améliorer la façon dont les modèles relient les sons aux visuels.

RPExNRule améliore la classification par voisins les plus proches grâce à des projections aléatoires et des méthodes d’ensemble.

Les étiquettes de domaine API améliorent la sélection de tâches pour les nouveaux contributeurs dans les logiciels open-source.

Les opérateurs neuronaux simplifient la conception de contrôle pour des PDE complexes, améliorant l'efficacité.

Un cadre qui améliore la sécurité et l'efficacité d'apprentissage dans les applications de renforcement dans le monde réel.

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Explorer comment le transport optimal s'applique à différents domaines et problèmes du monde réel.

La méthode EZClone révèle des failles dans les architectures DNN, ce qui pose des risques pour la sécurité.

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Une nouvelle méthode améliore la conversion des images traitées en formats ressemblant à du brut.

EGA-Depth améliore l'estimation de profondeur dans les véhicules autonomes en utilisant l'attention guidée.

Une nouvelle méthode pour déduire des contraintes à partir de démonstrations d'experts dans des tâches robotiques.

Analyser comment l'augmentation de données influence les méthodes de détection d'anomalies en utilisant différentes techniques.

Un nouveau modèle simplifie la segmentation d'images pour différentes tâches.

Des recherches montrent que GPT-4 améliore le fine-tuning des modèles de langue avec des données générées par machine.

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Analyser l'impact du "Chain-of-Thought" sur les capacités de raisonnement de ChatGPT.

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Aperçus pour améliorer la qualité de la traduction dans différentes langues en utilisant des méthodes avancées.

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Le modèle METS améliore la classification des ECG en intégrant les données ECG avec les rapports cliniques.

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