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Cet article examine des méthodes pour évaluer la variance dans les benchmarks d'évaluation des modèles de langue.

Un nouveau jeu de données pour améliorer la compréhension des récits dans les courts-métrages.

Nouvelles méthodes en ligne améliorent l'analyse de données fonctionnelles pour des applications concrètes.

Un aperçu de comment la qualité du texte est liée à sa probabilité dans les modèles de langue.

Un aperçu des modèles d'apprentissage robustes et de leur importance dans la sécurité des données.

Une nouvelle méthode combine l'extraction de règles et la prédiction de liens pour enrichir les graphes de connaissances.

La méthode TACI fait avancer la compréhension des relations causales dynamiques dans divers domaines.

Cette étude examine le lien entre les niveaux de risque et les choix de couverture d'assurance.

Cette étude explore les récompenses hybrides dans des bandits contextuels linéaires pour une meilleure prise de décision.

La méthode LEADS renforce la diversité des compétences pour une meilleure exploration de l'IA.

Évaluer la valeur des données est crucial pour améliorer les résultats de l'apprentissage automatique.

Un aperçu pour s'assurer que les technologies IA sont fiables et dignes de confiance.

Une nouvelle méthode améliore la détection 3D en utilisant des données d'image et de LiDAR.

La méthode ANNEAL réduit les coûts de labellisation tout en améliorant la performance de récupération d'images.

Cet article parle d'un nouveau standard pour combiner des images et du texte afin de trouver des événements dans des vidéos.

Une nouvelle méthode améliore la transparence des modèles et la confiance dans des domaines critiques comme la santé.

Une nouvelle technique améliore la fiabilité des prédictions des réseaux de neurones grâce à des ajustements géométriques.

Une étude sur l'amélioration des techniques d'extraction de modèles pour la sécurité des deep learning.

Une nouvelle approche améliore l'apprentissage à partir de l'espace de poids des réseaux de neurones.

Un regard de plus près sur comment les Transformers apprennent à partir d'exemples dans des contextes variés.

Cet article aborde les problèmes liés à l'explication des modèles d'apprentissage profond pour la détection des maladies des grains.

Une nouvelle méthode qui améliore l'efficacité de l'analyse des données cérébrales en utilisant l'apprentissage auto-supervisé.

Une nouvelle approche pour améliorer les réseaux de neurones grâce à des couches basées sur des règles pour une meilleure intégration des données.

Un ensemble de données pour tester les connexions entre images et textes montre que les modèles galèrent avec les tâches de texte à image.

Une exploration de la stabilité algorithmique et des limites des tests.

Une nouvelle méthode améliore la saisie des robots en apprenant des réussites passées.

Nouvelles méthodes pour améliorer la rétention de mémoire dans l'intelligence artificielle.

Une nouvelle méthode améliore l'identification des gènes liés à la restriction alimentaire et au vieillissement.

Un aperçu de comment la prédiction conforme aide à prendre des décisions en toute confiance.

IGL-Bench offre des outils essentiels pour mieux analyser les graphes déséquilibrés.

Nouvelle méthode améliore la condensation des datasets pour de meilleurs résultats en machine learning.

TabularFM propose un cadre pour améliorer les modèles de base pour les données structurées.

Examiner l'impact des API obsolètes sur les suggestions de code des LLM.

Explorer la synergie entre l'apprentissage fédéré et l'intelligence en essaim pour améliorer l'IA.

Une approche innovante améliore la vitesse de chargement des batteries tout en garantissant la sécurité.

EBSeg améliore la segmentation d'image en équilibrant efficacement les classes vues et non vues.

Enquête sur des comportements anormaux dans les systèmes de support de vie spatiaux en utilisant des méthodes avancées.

De nouvelles méthodes pourraient affiner la compréhension des modèles de langage sur les préférences humaines.

De nouvelles méthodes pour certifier l'anti-concentration dans les distributions de données améliorent les applications d'apprentissage automatique.

Règles et astuces de formatage essentielles pour soumettre à NeurIPS 2022.