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Présentation du fine-tuning progressif pour un apprentissage robotique plus intelligent sans avoir besoin de beaucoup d'étiquettes.

Une nouvelle méthode mélange efficacité et précision dans l'apprentissage fédéré.

Apprends à anticiper les liens dans le travail d'équipe grâce aux réseaux de collaboration.

Des recherches montrent que les grands modèles ne sont pas toujours meilleurs pour entraîner des plus petits modèles.

Comment de nouvelles méthodes transforment l'identification des locuteurs dans les enregistrements audio.

Explore la montée de TinyML et les problèmes de sécurité qu'il rencontre.

Une nouvelle méthode améliore le test des API REST en utilisant un apprentissage intelligent pour prioriser les opérations clés.

Un aperçu de comment les modèles de langage apprennent et retiennent l'information.

Des chercheurs examinent comment les grands modèles de langage prédisent des séquences en utilisant l'induction.

Une nouvelle façon de rendre les modèles de langage plus légers sans perdre en performance.

ProP propose un moyen efficace de détecter les attaques par backdoor sur les modèles de machine learning.

Les puces AIMC montrent un bon potentiel pour protéger l'IA contre des attaques rusées.

Cet article examine comment l'apprentissage automatique aide à la classification des polices d'assurance.

Une nouvelle méthode améliore la performance du modèle sur divers types de données.

Découvre comment le contrôle sans modèle aide les machines à fonctionner avec un minimum d'infos.

Ce cadre aide les machines à se souvenir des anciennes tâches tout en apprenant des nouvelles.

EVQAScore améliore l'évaluation de la QA vidéo de manière efficace et efficiente.

Un guide clair pour aborder des problèmes d'optimisation délicats et leurs solutions.

Un aperçu de comment on traite efficacement les flux de données.

De nouvelles métriques améliorent l'évaluation de la qualité vidéo pour les tâches de reconnaissance par machine.

Un aperçu de comment les machines apprennent grâce à l'intégration des connaissances en plusieurs étapes.

Un outil pour valider les cas de test générés par des modèles de langage massifs.

Apprends comment le clustering équitable équilibre la représentation des groupes dans les données.

Une nouvelle approche pour améliorer la détection OOD dans les modèles d'apprentissage machine.

De nouveaux modèles aident les machines à conserver des connaissances tout en apprenant de nouvelles tâches.

Les embeddings de neurones éclaircissent les fonctions compliquées des neurones, ce qui rend l'IA plus compréhensible.

EAPCR donne des infos en dévoilant des relations cachées dans des données scientifiques complexes.

Les modèles de diffusion améliorent la vision par ordinateur pour la profondeur, le mouvement et la détection d'objets cachés.

Découvrez comment LLKD améliore l'efficacité d'apprentissage avec des modèles plus petits.

VQShape simplifie l'analyse des séries temporelles grâce à des formes et des motifs interprétables.

Bayes2IMC améliore les Réseaux de Neurones Bayésiens pour prendre de meilleures décisions dans des situations incertaines.

Découvre comment l'échelle de bruit de gradient influence l'entraînement et la performance des modèles d'IA.

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Explorer comment l'ironie embrouille les systèmes d'apprentissage automatique.

Découvre comment les BNN aident les machines à prendre des décisions éclairées dans des situations incertaines.

Exploiter de petits capteurs et des modèles intelligents pour surveiller la faune de manière efficace.

Apprends comment la séquence des infos impacte la qualité des réponses de l'IA.

ASER propose une méthode pour améliorer les modèles de langage quantifiés sans perdre en performance.

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Explore le paysage de perte et le rôle de la régularisation dans les réseaux de neurones.