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Une nouvelle approche combine l'apprentissage multitâche et les réseaux antagonistes génératifs pour des tâches de traitement du langage naturel.

Examen de la confidentialité différentielle dans les données de transport spatiotemporelles pour protéger les utilisateurs.

Une nouvelle méthode améliore la vitesse et l'efficacité des grands modèles de langage.

Une nouvelle méthode améliore le calcul des ellipsoïdes de John tout en protégeant les données sensibles.

Un aperçu des modèles génératifs, en mettant en avant les VAE, les GAN et la Stable Diffusion.

Une étude révèle les défis que rencontrent les VLMs pour comprendre des motifs abstraits.

Cette recherche s'attaque aux défis de la classification des produits pour le commerce international en utilisant l'apprentissage automatique.

RINO propose une nouvelle méthode pour résoudre les équations différentielles partielles de manière efficace.

Cet article examine les défis que les modèles de langue rencontrent pour reconnaître leurs capacités.

SABER estime les positions des objets sans étiquettes de symétrie, améliorant les applications en robotique et en AR.

Des recherches montrent comment l'IA peut reproduire la mémoire humaine pour améliorer la prise de décision.

Apprends à améliorer la performance de livraison de la chaîne d'approvisionnement grâce à la découverte causale et à l'apprentissage par renforcement.

Explorer des techniques avancées pour un échantillonnage uniforme dans des formes géométriques complexes.

Un modèle de transformateur amélioré conçu pour gérer efficacement plusieurs types de données.

Une approche d'apprentissage automatique pour prédire la turbulence optique atmosphérique avec peu de données.

Un aperçu de l'algorithme de bloc réfléchi de Kaczmarz et de ses applications.

Cet article présente une méthode pour apprendre efficacement en explorant un seul objectif.

Un nouveau cadre améliore la planification des tâches des robots dans des environnements dynamiques.

Un nouveau système cible efficacement les discours de haine dans les mèmes.

Explorer comment les modèles passent de la mémorisation à la généralisation efficace.

Le modèle HiLight améliore l'efficacité de la classification de texte sans avoir besoin d'encodeurs de structure complexes.

Curled-Dreamer améliore la prise de décision en apprentissage par renforcement grâce à des méthodes d'apprentissage contrastif.

Self-TPT simplifie le réglage des prompts pour les modèles vision-langage, améliorant la vitesse et l'efficacité.

Découvre des méthodes pour le mining automatique de règles dans des ensembles de données.

Une étude révèle des méthodes efficaces pour identifier les hallucinations dans les grands modèles de vision-langage.

Explorer comment les GNN peuvent modéliser les interactions dans des systèmes complexes.

Un modèle conçu pour améliorer la classification des images médicales avec peu de données.

MAT-SED utilise un nouveau modèle Transformer pour détecter efficacement les événements sonores.

Le R-Adapter améliore l'efficacité et la robustesse dans l'ajustement des modèles pour les tâches d'image et de texte.

Une nouvelle méthode pour améliorer la génération de code dans les modèles LLM4Code.

Une nouvelle méthode améliore la reconnaissance de texte dans des scènes naturelles en utilisant des techniques innovantes.

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Une nouvelle approche pour concevoir des molécules en fonction des effets cellulaires.

Combiner l'apprentissage fédéré et la blockchain pour partager des modèles en toute sécurité.

CROME rend les modèles multimodaux plus faciles à utiliser avec moins de formation nécessaire.

AquilaMoE utilise EfficientScale pour optimiser l'entraînement de modèles linguistiques bilingues avec moins de données.

FlexMod améliore l'apprentissage fédéré en optimisant l'allocation des ressources pour des types de données variés.

L'intégration de l'informatique quantique et du lissage aléatoire renforce la sécurité des modèles d'apprentissage automatique contre les attaques.

Un aperçu de comment l'informatique par réservoir optique améliore les prévisions des prix des actions.

Explorer des techniques pour améliorer la coordination des mains des robots et l'efficacité des tâches.