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Analyser l'incertitude à travers des modèles probabilistes dans différents domaines.

Examiner des méthodes pour réduire la différence entre deux fonctions sous-modulaires en optimisation.

Ce document traite des défis et des opportunités des LLMs open-source dans la manipulation d'outils.

Le cadre AD-NEv améliore la détection des anomalies grâce à des approches innovantes.

BMC aide à apprendre efficacement sur plusieurs tâches tout en gardant les connaissances passées.

FairDP propose une solution pour garantir la confidentialité et l’équité dans les systèmes d’apprentissage automatique.

Une méthode pour améliorer les modèles de classification de texte contre les changements adverses.

Cette étude examine à quel point les modèles de langue comprennent les adverbes scalaires.

NODDLE combine node2vec et deep learning pour une meilleure précision de prédiction de liens.

Une nouvelle approche améliore les systèmes de recommandation grâce à des techniques d'échantillonnage négatif efficaces.

Un aperçu complet des différentes métriques d'évaluation pour les méthodes XAI.

Les robots apprennent des tâches complexes plus vite en utilisant l'imitation et des techniques de planification avancées.

Une nouvelle méthode améliore les performances du modèle face à des conditions de données changeantes.

Une nouvelle méthode améliore les modèles de reconnaissance vocale tout en réduisant la perte de connaissances.

Une nouvelle méthode améliore la légende des images grâce à des représentations d'images variées.

Cette méthode améliore les données d'entraînement en utilisant des descriptions de langue pour générer des variations d'images.

Une nouvelle méthode pour que l'IA apprenne en continu sans oublier les tâches précédentes.

Un nouveau jeu de données traite des défis dans la reconnaissance de l'écriture manuscrite avec plus de 1,8 million d'échantillons.

Examiner comment les modèles d'IA peuvent refléter des biais sociaux dans les requêtes de base de données.

Cet article examine des stratégies pour gérer l'apprentissage des langues sans perdre les connaissances antérieures.

Exploiter les similitudes superficielles améliore vraiment la performance des modèles linguistiques.

Cet article examine l'effondrement des caractéristiques dans l'apprentissage automatique et ses implications.

Explorer l'impact de la dépendance aux données sur la performance de la régression linéaire.

Utiliser SAM pour une cartographie géologique efficace des formes de terrain martiennes.

Des chercheurs ont développé une méthode utilisant l'apprentissage automatique pour prédire avec précision les propriétés moléculaires.

Un nouveau cadre combine design modulaire et apprentissage par renforcement pour la correction d'erreurs quantiques.

Un nouvel outil accélére l'estimation des paramètres cosmologiques grâce à l'apprentissage automatique.

Cette recherche analyse comment les modèles de ML sur Hugging Face rapportent les émissions de carbone.

Utiliser des GNN pour analyser la géométrie des 3-manifolds plombés.

Une nouvelle méthode pour résumer les débats efficacement grâce à l'analyse des points clés.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité de l'évolution quantique dans le temps imaginaire en utilisant des techniques stochastiques.

Un aperçu de la surveillance de l'équité dans la prise de décision algorithmique.

Un aperçu des méthodes de régularisation qui améliorent la stabilité dans l'analyse des données.

Présentation d'une méthode efficace pour le transfert de connaissances dans les modèles de machine learning.

Présentation d'une nouvelle méthode pour détecter des anomalies dans les images en utilisant la diffusion de débruitage.

Cette recherche propose d'optimiser les neurones individuels pour améliorer les performances de l'IA.

Un aperçu de l’erreur de généralisation et de son importance dans les algorithmes d'apprentissage.

La recherche améliore les réponses des machines dans les conversations personnelles en cours.

Des recherches montrent des facteurs clés dans l'impact du parsing de logs sur la précision de la détection d'anomalies.

CKGC-CKD améliore la complétion des graphes de connaissances en utilisant plusieurs KGs et des alignements de départ.