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L'apprentissage par renforcement en boucle ouverte offre une nouvelle façon pour les agents de faire des choix.

Une nouvelle méthode utilise la traduction pour améliorer l'entraînement des modèles de langue.

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Une nouvelle façon d'évaluer les résumeurs personnalisés au-delà de la simple précision.

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GraphArena évalue la performance des LLM sur des problèmes de graphes en utilisant des données du monde réel.

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Cet article présente une méthode qui simplifie la recherche et la génération de texte en PNL.

Un nouveau système améliore le traitement des données tout en garantissant la vie privée des utilisateurs et l'utilisation efficace des ressources.

Conception de contrôleurs efficaces pour des systèmes incertains en utilisant des techniques d'abstraction.

Les robots apprennent plus vite et mieux avec des récompenses rares et une approche de temps minimum.

Meent améliore les simulations électromagnétiques et l'apprentissage automatique pour la conception de dispositifs optiques.

Le BPE acoustique améliore l'intelligibilité et la qualité de la parole dans les systèmes TTS.

Une nouvelle méthode combine le raisonnement basé sur le texte et le SQL pour améliorer les réponses aux questions sur les tables.

Un outil pour vérifier la sécurité des modèles d'apprentissage profond.

Un aperçu des méthodes de régression non paramétriques utilisant des graphes géométriques et des approches bayésiennes.

Les Graphes de Réseaux Neuronaux de Commute améliorent la compréhension des graphes dirigés grâce à des insights relationnels renforcés.

Des recherches montrent que l'ajustement avec des données en anglais peut améliorer la récupération d'informations multilingues.

Cet article examine des problèmes liés à l'entraînement des réseaux de neurones et à leur stabilité.

Un système qui génère des recettes de cuisine à partir d'images de nourriture.

De nouveaux algos améliorent l'efficacité dans l'optimisation bilatérale distribuée avec compression de communication.

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Ce boulot se concentre sur une meilleure représentation des chiffres en utilisant des embeddings pour des prédictions plus précises.

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CD-T améliore la compréhension des modèles de transformateur, renforçant l'interprétation et la confiance.

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Un aperçu des Flots Normalisés et leur rôle dans la modélisation générative.

BasisN s'attaque aux défis de la RRAM pour des calculs de réseaux neuronaux profonds plus rapides et écoénergétiques.

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Cet article parle des méthodes efficaces pour améliorer la quantification de l'incertitude dans des modèles complexes en utilisant des réseaux de neurones.