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Une étude sur les erreurs statistiques dans la dynamique de Langevin en utilisant différents intégrateurs numériques.

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Apprends comment les samplers rehaussés améliorent l'efficacité d'échantillonnage dans les méthodes MCMC.

Présentation d'une méthode pour des classifications vidéo rapides basées sur l'analyse des premières images.

Un nouveau modèle à double transformateur améliore les prévisions de temps d'exécution à partir de l'analyse du code source.

Une nouvelle approche aide les systèmes à reconnaître à la fois les catégories connues et les nouvelles.

Une étude sur la performance de petits modèles de langage ouverts sur différentes tâches.

Cet article examine comment les LLMs se débrouillent dans les tâches de raisonnement syllogistique.

GUICourse vise à améliorer l'interaction avec les interfaces numériques grâce à des ensembles de données ciblés pour les agents GUI.

Une nouvelle méthode améliore la détection d'objets 3D en utilisant des données LiDAR.

VideoVista propose une évaluation complète pour les modèles de question-réponse vidéo.

MINT-1T est le plus gros dataset open-source pour entraîner des modèles multimodaux.

Apprends comment les attaques par backdoor menacent les systèmes d'apprentissage machine et les méthodes pour s'en défendre.

Cette étude montre comment les modèles de langue changent de comportement pendant l'entraînement.

Cette étude explore des méthodes pour renforcer l'empathie des machines à travers des histoires.

Cet article examine comment les modèles pré-entraînés apprennent des relations à travers des hypergraphes.

L'apprentissage auto-supervisé améliore les prédictions pour les données de séries temporelles stellaires.

De nouvelles techniques améliorent la vitesse et la précision dans les tâches de recherche d'images.

Une nouvelle méthode pour comprendre comment les modèles audio font des prédictions.

Une étude sur les processus de prise de décision des grands modèles de langage.

MMNeedle teste des modèles multimodaux sur leurs capacités à gérer de longs contextes.

Apprends comment la distance d'édition mesure efficacement la similarité entre les chaînes.

De nouvelles méthodes améliorent la capacité des robots à détecter les changements environnementaux sans entraînement.

Les chercheurs utilisent l'apprentissage profond multi-modal pour améliorer l'identification des sources radio.

Présenter des solutions potentielles à des tâches d'imagerie complexes avec clarté.

L-ICV améliore les performances en réponse à des questions visuelles en utilisant moins d'exemples.

Cet article examine comment les concepts relationnels influencent la récupération de connaissances dans les grands modèles de langage.

LDMeta améliore la confidentialité et l'efficacité des méthodes d'apprentissage distribué.

Examiner comment les modèles de transformateur s'améliorent avec la taille et la complexité.

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.

Une étude sur la prédiction des pannes du réseau électrique grâce à l'analyse de l'apprentissage par renforcement profond.

Un aperçu de comment la calibration influence les prédictions et la fiabilité des modèles.

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.

Cet article parle de comment l'apprentissage automatique aide à concevoir des matériaux microstructurés.

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

Cet article examine des moyens d'améliorer les capacités de planification dans les grands modèles de langage.