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Cet article parle des avantages d'utiliser PT-PEFT pour des modèles d'apprentissage automatique intelligents.

Une nouvelle approche pour prédire des indicateurs socio-économiques en utilisant des données LBSN.

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Les QCNNs allient la mécanique quantique et l'apprentissage automatique pour améliorer le traitement des données.

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DemoCraft améliore la génération de code à partir du langage naturel en utilisant une sélection d'exemples intelligente.

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Cet article parle de comment les modèles améliorent leur raisonnement grâce à l'auto-formation et en apprenant de leurs erreurs.

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VeriDistill utilise l'apprentissage automatique pour améliorer l'efficacité et la précision de la conception des circuits.

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Une nouvelle stratégie combine l'entraînement génératif et discriminatif dans les modèles Vision-Language.

Un aperçu de la simplification de l'entraînement de gros modèles avec FSDP et torch.compile.

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Des recherches examinent comment les VLMs interprètent et comprennent les graphiques par rapport aux capacités humaines.

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Des chercheurs utilisent l'apprentissage automatique pour mieux comprendre les transitions de phase quantiques dans les systèmes bosoniques.

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L'augmentation de schéma améliore le suivi de l'état du dialogue dans les assistants virtuels pour une meilleure expérience utilisateur.