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SHiRA améliore l'efficacité du changement de modèle en IA sans perdre les concepts clés.

Cet article présente une nouvelle méthode pour le prix des options en utilisant des techniques d'apprentissage profond.

Un nouveau modèle améliore l'inversion et l'édition d'images, boostant la qualité et la préservation des détails.

Cette étude examine l'utilisation des Transformers Vidéo Généraux pour améliorer la mesure physiologique à distance.

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Les modèles de langage à long contexte simplifient les tâches complexes et améliorent l'interaction avec l'IA.

Un nouveau cadre s'attaque aux défis de la distillation des connaissances pour les données à longue traîne.

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Un nouveau modèle améliore la détection de fumée en utilisant des images satellite dans des conditions difficiles.

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Une nouvelle méthode améliore la précision dans l'identification du stress des plantes grâce à l'augmentation de données automatisée.

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Un aperçu des réseaux de neurones, de l'incertitude et de leur impact sur la prise de décision en IA.

SubDLe utilise l'apprentissage automatique pour identifier les sous-structures des galaxies de manière plus efficace.

L'apprentissage actif quantique améliore l'entraînement du modèle en étiquetant sélectivement les données.

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Les modèles GLM-4 montrent de meilleures capacités dans la compréhension et la génération de langage.

Cet article examine comment les LLM répondent à des questions complexes à plusieurs étapes.

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Une nouvelle méthode améliore les prédictions de localisation des minéraux en utilisant l'apprentissage auto-supervisé.

Un nouveau modèle combine les LLM et la traduction automatique pour un meilleur traitement des langues.

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La taxonomie de l'invite hiérarchique améliore les méthodes d'évaluation pour les modèles de langage.

Deux robots améliorent la navigation dans un labyrinthe grâce à des expériences d'apprentissage partagées tout en préservant la confidentialité des données.

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Voici SeTAR, une solution sans entraînement pour détecter les données hors distribution dans les réseaux de neurones.

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PromptDSI améliore la recherche de documents en gérant efficacement les nouvelles infos et celles déjà existantes.

Les environnements synthétiques améliorent l'efficacité et la performance de l'entraînement des agents RL.