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Une nouvelle approche combine l'apprentissage automatique et des modèles physiques pour des simulations moléculaires améliorées.

CausalDiffAE améliore le contrôle sur les caractéristiques des images grâce à la génération de contrefactuels.

Cet article parle des hallucinations dans les LVLMs et propose des méthodes pour les gérer.

Un nouveau cadre améliore le diagnostic des troubles cérébraux grâce à une analyse EEG améliorée.

Le cadre HDC améliore la reconnaissance d'objets en utilisant des descriptions en langage dans les images.

Une approche basée sur des cohortes améliore l'efficacité et la précision dans les systèmes d'apprentissage fédéré.

Une méthode qui améliore la classification d'images pour plusieurs objets au fil du temps.

Découvrez comment les Plans Comportementaux Fédérés améliorent la compréhension des actions des clients dans l'apprentissage fédéré.

Examiner FSDP et DDP pour améliorer l'efficacité de l'entraînement des modèles.

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Les MLPs montrent une efficacité surprenante dans l'apprentissage en contexte, remettant en question les idées sur la complexité des modèles.

Un aperçu du domaine en pleine expansion de la génération de texte et de ses implications.

PLCP offre des ensembles de prédictions fiables pour différentes populations, ce qui améliore la prise de décision.

Des recherches montrent des vulnérabilités dans l'approche de la confidentialité des textes en apprentissage fédéré.

Un nouveau cadre améliore la capacité de l'IA à apprendre à travers des défis variés.

Une nouvelle méthode pour améliorer l'analyse et la communication des données graphiques.

SMT optimise le fine-tuning des grands modèles de langue avec des besoins en ressources réduits.

Cet article examine des techniques pour faire la différence entre le code généré par des humains et celui généré par une IA.

LD3 améliore la qualité des images et réduit les calculs dans les modèles de diffusion probabiliste.

Exploration de la méthode NatMU pour un unforgettage machine efficace et la protection des données.

Une méthode pour entraîner des gros réseaux de neurones de manière efficace tout en utilisant moins de mémoire.

Nouveau modèle améliore la classification des maladies en utilisant des images médicales étiquetées et non étiquetées limitées.

Cette étude examine comment les phases de haute dimension améliorent les performances des modèles de langue.

Une nouvelle méthode améliore la capacité de l'IA à éditer des connaissances et à répondre à des questions complexes.

Nouvelles méthodes visent à améliorer l'apprentissage automatique en gardant des connaissances tout en s'adaptant à de nouvelles tâches.

Les ETNN améliorent l'analyse de données complexes grâce à l'intégration topologique et géométrique.

Une nouvelle méthode utilise des capteurs basiques pour créer des cartes détaillées pour les véhicules autonomes.

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Apprends comment les Tensor Frames améliorent l'analyse de données avec des propriétés géométriques.

Le calcul par réservoir propose une nouvelle façon de gérer efficacement les données en séries temporelles.