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Une nouvelle approche réduit le temps de traitement des documents et les ressources pour les modèles linguistiques.

Caterpillar est une nouvelle architecture MLP pour capturer les détails locaux des images.

Cet article présente des outils pour interpréter l'entraînement des codes de correction d'erreurs.

Un aperçu de comment la vie privée différentielle protège les infos individuelles dans l'analyse de données.

Une nouvelle méthode pour faire tourner le modèle X3D sur des FPGA pour une analyse vidéo efficace.

Ce document discute des méthodes pour améliorer l'efficacité de la communication dans l'apprentissage séparé tout en préservant la performance du modèle.

Un cadre pour améliorer les modèles génératifs en utilisant des modèles de diffusion pré-entraînés.

Cet article examine comment détecter les inexactitudes dans les références générées par les modèles de langage.

Une nouvelle approche combine les méthodes par noyau avec l'apprentissage profond pour de meilleures performances.

La recherche développe une collection de phrases pour identifier la subjectivité dans le reportage news.

Une nouvelle méthode améliore les modèles vision-langage grâce à des retours en temps réel pour de meilleures performances.

Une nouvelle méthode améliore les modèles de langue en optimisant directement pour les préférences humaines.

Des recherches montrent comment le cerveau simule des événements futurs en utilisant des modèles complexes.

DeepVAT améliore l'évaluation de clustering dans des jeux de données d'images complexes en utilisant l'apprentissage auto-supervisé.

Une nouvelle approche de modèle pour de meilleures prévisions de données en utilisant les Familles Neuromatriquées.

BioCLIP combine les séquences et structures de protéines pour mieux comprendre.

Explorer des marches aléatoires auto-répulsives pour améliorer l'efficacité d'échantillonnage dans des systèmes complexes.

LayoutMask améliore l'interaction entre le texte et la mise en page pour une meilleure compréhension des documents.

Un aperçu des métriques de classification pondérées et des pertes orientées score dans les réseaux de neurones.

Une nouvelle approche de l'informatique qui privilégie les économies d'énergie plutôt que la précision stricte.

Un nouveau modèle améliore la précision dans la prédiction des conditions de circulation.

Cette recherche se concentre sur l'utilisation de mots-clés pour améliorer les réponses des modèles de langage.

Une nouvelle méthode pour entraîner des graphes de connaissances temporels sans oublier les infos passées.

Un aperçu de l'optimisation convexe différentiellement privée pour la protection des données dans l'apprentissage automatique.

De nouvelles méthodes améliorent l'efficacité de l'analyse de gros tenseurs avec des algorithmes randomisés.

Un nouveau modèle améliore les scores de confiance dans les systèmes de reconnaissance vocale.

Une nouvelle approche pour améliorer la génération de graphes de scènes pour une meilleure compréhension visuelle.

UMD propose une nouvelle méthode pour identifier efficacement des attaques complexes par backdoor.

Des recherches montrent des méthodes pour mieux attribuer les rapports de bugs aux développeurs.

Les générateurs de Boltzmann offrent de nouvelles perspectives sur les systèmes complexes et les transitions de phase.

Cet article parle du rôle des modèles d'Équilibre Profond dans l'apprentissage fédéré.

Combiner la réécriture de graphes avec des GNN pour l'analyse dynamique des données.

Explorer le modèle des caractéristiques profondes non contraintes et son impact sur les réseaux de neurones.

W-Procer améliore la reconnaissance d'entités nommées dans les textes médicaux en utilisant l'apprentissage par petits groupes.

De nouveaux algorithmes améliorent le décodage dans les modèles de Markov cachés hiérarchiques.

DeepEdit améliore la précision de segmentation pour les images médicales 3D, en combinant automatisation et contribution de l'utilisateur.

PaLI-X combine des compétences en vision et en langage, excelle dans plein de tâches différentes.

SHARP s'attaque à l'oubli catastrophique dans les réseaux de neurones profonds grâce à des techniques d'apprentissage innovantes.

Cette étude évalue différentes techniques pour détecter des formes 3D en rotation.

De nouveaux réseaux de neurones apprennent les transformations directement à partir des données, ce qui améliore l'efficacité et la compréhension des symétries.