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Une nouvelle méthode améliore la certitude des prédictions dans les modèles de langage pour les questions par oui ou par non.

Les KAN améliorent l'analyse et la classification des images tout en utilisant moins de ressources.

M2QA améliore l'apprentissage automatique pour les questions dans différentes langues et sujets.

Cet article examine les limites de l'apprentissage en contexte dans les grands modèles de langage.

Cet article parle de l'optimisation dans l'espace de Wasserstein en se concentrant sur des mesures de probabilité complexes.

Combiner l'élagage et la quantification rend les DNN plus efficaces pour les petits appareils.

Cette étude examine des méthodes pour améliorer la classification de texte en utilisant SVM et des fonctions de noyau.

Cette étude examine comment les grands modèles de langage gèrent les tâches de raisonnement flou.

Affiner des gros modèles de langage directement sur les smartphones tout en protégeant les données des utilisateurs.

LatentDEM s'attaque efficacement aux problèmes inverses aveugles en vision par ordinateur et en graphisme.

Une nouvelle méthode améliore l'extraction de relations au niveau des documents en utilisant une sélection de données efficace.

EMDiffusion améliore l'entraînement des modèles de diffusion en utilisant des images corrompues.

Swish-T améliore les performances des modèles en deep learning grâce à des techniques d'activation innovantes.

Améliorer les méthodes quantiques pour résoudre l'équation de Poisson en dynamique des fluides.

Une nouvelle méthode améliore la vitesse et la précision des prédictions en régression logistique.

Cet article examine comment les petits modèles de langage apprennent à gérer le bruit dans les données.

Des chercheurs améliorent les estimations d'énergie des neutrinos en utilisant des techniques d'apprentissage profond.

Nouveau jeu de données améliore la génération audio à partir de descriptions textuelles détaillées.

Une étude montre que des modèles de machine learning peuvent améliorer les prévisions de sortie d'hôpital.

Enquête sur comment les modèles surparamétrés surpassent ceux sous-paramétrés dans l'apprentissage des caractéristiques.

Une nouvelle approche TOKEN améliore la gestion des événements de conduite rares dans les véhicules autonomes.

De nouvelles méthodes améliorent la génération d'images en alignant les résultats avec des descriptions textuelles spécifiques.

Un aperçu de comment fonctionnent les modèles de langage comme les Transformers et leur importance.

Deux nouvelles méthodes pour des solutions efficaces dans les équations et inclusions en utilisant la réduction de variance.

Des recherches montrent comment les réseaux neuronaux galèrent à généraliser dans les applications de la physique quantique.

Une analyse des RNN-TPPs et leur impact sur la précision des prévisions d'événements.

Examiner les défis de la construction de centres de données pour entraîner de grands modèles de langage.

Cet article parle des forces et des faiblesses des grands modèles de langage.

On propose une méthode pour améliorer l'efficacité des vision transformers sur les appareils edge.

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

Explorer l'encodage différentiel et son impact sur les modèles d'apprentissage graphique.

L'approche BrainMAE améliore l'analyse des données cérébrales en utilisant l'IRMf.

EAGERx améliore l'apprentissage des robots en reliant les simulations aux tâches du monde réel.

Une nouvelle méthode améliore la façon dont les LLM gèrent les données structurées.

PWTO améliore la recherche de chemin pour les robots dans des environnements complexes.

STRIDE prédit efficacement les noms de variables et les types perdus dans les logiciels décompilés.

L'apprentissage mutuel booste la performance et l'estimation d'incertitude dans les Réseaux Neuraux Bayésiens.

Améliorer la synthèse vocale pour une génération de voix plus naturelle et expressive.

Une nouvelle plateforme et un nouveau jeu de données visent à améliorer les modèles de correction de bugs pour le noyau Linux.

Examiner les techniques de quantification pour améliorer l'apprentissage distribué sur différentes structures de réseau.