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Un nouveau système améliore la rapidité d'entraînement des GNN en utilisant des noyaux adaptatifs pour différentes sections du graphe.

De nouvelles méthodes améliorent la reconstruction 3D des surfaces réfléchissantes en utilisant des techniques de rendu neural.

De nouvelles stratégies améliorent l'apprentissage fédéré en réduisant les délais de transmission des données.

Les agents génératifs améliorent la capacité de l'IA à gérer des tâches complexes grâce à une pensée à double processus.

Une nouvelle méthode s'attaque aux défis des données creuses en haute dimension pour les recommandations.

Une nouvelle méthode améliore la précision des méthodes à noyau en utilisant des données graphiques.

WELL simplifie la localisation des bugs en utilisant des méthodes d'apprentissage faiblement supervisées.

Deux méthodes améliorent la performance des modèles de langage pour convertir le langage naturel en requêtes SQL.

Cette étude explore comment le schéma d'attention améliore la coopération entre plusieurs agents dans les systèmes d'IA.

Un cadre pour développer des politiques personnalisées en utilisant des données d'observation tout en garantissant la confidentialité.

Une nouvelle méthode combine l'apprentissage automatique avec l'analyse par éléments finis pour la thermoélasticité.

CS-TRD simplifie la détection des cernes des arbres dans des images de sections transversales complètes.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité des modèles de prévision grâce à une sparsité adaptative.

Cet article explore la nécessité du composant de requête dans les modèles de transformateurs.

Trompt améliore les performances de deep learning sur les jeux de données tabulaires, réduisant l'écart avec les modèles basés sur les arbres.

Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage des tâches sans oublier les connaissances précédentes.

Une nouvelle méthode éclaire les écarts dans les prédictions d'apprentissage automatique.

Un nouveau modèle améliore la génération de données à partir de plusieurs types d'entrée.

Un nouveau système faiblement supervisé améliore la catégorisation des transactions bancaires.

PITT combine la physique et l'apprentissage machine pour des solutions PDE efficaces.

Un cadre qui utilise des modèles causaux pour améliorer l'apprentissage à partir de récompenses retardées.

Présentation d'une nouvelle méthode pour mieux stocker lors du fine-tuning de gros modèles.

Une méthode pour utiliser les LLM de façon sécurisée et efficace tout en protégeant la vie privée des utilisateurs.

KARD améliore les petits modèles en intégrant des connaissances externes pour un meilleur raisonnement.

Examiner comment les classificateurs sélectifs préservent la vie privée et la précision des prédictions.

Une nouvelle méthode pour détecter des motifs inhabituels dans les données en utilisant l'apprentissage automatique.

L'apprentissage incrémental améliore l'apprentissage automatique, mais fait face à de grosses menaces avec les attaques par porte dérobée.

Cet article explore les défis et les méthodes pour mieux comprendre les pubs imagées.

Un nouveau cadre améliore la fiabilité et la précision des systèmes de NER.

Les robots apprennent à manipuler des objets délicats grâce à un apprentissage par renforcement sans modèle.

Un nouveau modèle pour générer des séquences biologiques et résoudre des énigmes compliquées.

Présentation de Tab-CoT pour améliorer le raisonnement dans les modèles de langage avec des tableaux.

T2FNorm améliore la capacité des réseaux de neurones à détecter des données inconnues.

Découvre le YOLO pour la détection d'objets en temps réel.

Apprends à créer un système qui identifie les roues de véhicules dans différentes conditions.

Apprends comment les GANs invariants aux groupes améliorent l'efficacité des données dans les modèles génératifs.

Les chercheurs utilisent des images pour apprendre aux robots comment interagir avec le monde.

Une nouvelle méthode améliore l'identification du Vim dans les scans cérébraux.

Les réseaux Jet Flow améliorent la classification des jets de particules en utilisant des techniques d'apprentissage automatique.

Un nouveau cadre améliore la précision de la localisation d'objets 3D avec une seule caméra.