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Un nouveau modèle améliore la compréhension des dialogues parlés en combinant la parole et le texte.

Une nouvelle méthode améliore les modèles de langue avec une mémoire externe adaptable pour une meilleure compréhension.

Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage et l'adaptabilité des robots dans des environnements changeants.

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Une nouvelle méthode fait le pont entre l'anglais et le chinois pour la génération d'images.

Explorer l'importance de la confiance dans les systèmes d'apprentissage fédéré.

Une nouvelle méthode améliore la modélisation des systèmes physiques malgré des mesures bruitées.

Présentation de l'apprentissage inclusif à partir des retours humains pour améliorer les modèles de langue.

Cet article parle d'améliorer les performances des modèles multilingues grâce à des méthodes de fine-tuning améliorées.

PS-FedGAN améliore la vie privée et l'efficacité dans l'apprentissage fédéré en partageant un minimum de données.

Cette étude explore l'amélioration de l'efficacité des éoliennes en utilisant des méthodes de contrôle de lacet avancées.

Un nouveau cadre génère des explications pour améliorer la performance des modèles de langage sans effort humain.

L'apprentissage fédéré améliore l'entraînement des modèles tout en gardant les données des utilisateurs privées.

CARD propose des solutions pour améliorer la précision des prévisions de séries chronologiques.

Améliorer l’équité dans les systèmes de recommandation avec de nouveaux modèles et techniques.

Une approche structurée pour améliorer la classification d'entités dans le texte en utilisant des ontologies.

Une méthode pour améliorer l'efficacité de la représentation des caractéristiques dans les systèmes d'apprentissage machine.

Cet article parle d'un nouvel algorithme pour une coopération efficace entre plusieurs agents.

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Une nouvelle méthode améliore les prévisions pour les grands graphes tout en réduisant l'utilisation de la mémoire.

Le réétiquetage aléatoire propose une méthode pour enlever rapidement des données en apprentissage automatique.

LEOShot permet un traitement plus rapide des données satellites tout en garantissant la confidentialité.

Une nouvelle approche améliore le raisonnement logique dans l'IA en fusionnant les LLM et les solveurs symboliques.

Ce papier explore les applications des réseaux de neurones sur des variétés matricielles complexes en utilisant des espaces gyrovectoriels.

Les réseaux de pointeurs améliorent les modèles de langage en s'attaquant aux problèmes de softmax.

Cet article explore l'importance des solutions rares dans les problèmes de complémentarité tensorielle.

Une nouvelle méthode améliore la capacité des modèles de langage à apprendre en continu.

Une étude montre que les CNN peuvent créer des combinaisons de mots à partir de données audio brutes.

Une méthode pour aider les machines à apprendre de nouvelles tâches tout en se souvenant des anciennes.

Une nouvelle méthode améliore la détection des anomalies locales en prenant en compte les relations spatiales.

Une nouvelle méthode combine exploration et incertitude pour améliorer l'apprentissage des robots.

Ce papier présente un algorithme off-policy pour l'optimisation de la récompense moyenne dans des environnements continus.

Examiner comment l'entropie affecte les modèles dans différents scénarios de données.

Ce papier présente une méthode pour que les systèmes d'IA expliquent leurs décisions de manière plus efficace aux humains.

La recherche met en avant des améliorations dans les tokenizers visuels pour une meilleure compréhension des images.

Optimise l'entraînement du machine learning en ajustant les tailles de batch selon la performance du serveur.

Cette étude évalue comment des corruptions aléatoires améliorent les performances des modèles de classification d'images.

De nouvelles méthodes améliorent la précision des réponses dans les systèmes de dialogue basés sur des documents.