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Une nouvelle méthode pour comprendre comment les modèles audio font des prédictions.

Une étude sur les processus de prise de décision des grands modèles de langage.

MMNeedle teste des modèles multimodaux sur leurs capacités à gérer de longs contextes.

Apprends comment la distance d'édition mesure efficacement la similarité entre les chaînes.

De nouvelles méthodes améliorent la capacité des robots à détecter les changements environnementaux sans entraînement.

Les chercheurs utilisent l'apprentissage profond multi-modal pour améliorer l'identification des sources radio.

Présenter des solutions potentielles à des tâches d'imagerie complexes avec clarté.

L-ICV améliore les performances en réponse à des questions visuelles en utilisant moins d'exemples.

Cet article examine comment les concepts relationnels influencent la récupération de connaissances dans les grands modèles de langage.

LDMeta améliore la confidentialité et l'efficacité des méthodes d'apprentissage distribué.

Examiner comment les modèles de transformateur s'améliorent avec la taille et la complexité.

SHiRA améliore l'efficacité du changement de modèle en IA sans perdre les concepts clés.

Cet article présente une nouvelle méthode pour le prix des options en utilisant des techniques d'apprentissage profond.

Un nouveau modèle améliore l'inversion et l'édition d'images, boostant la qualité et la préservation des détails.

Cette étude examine l'utilisation des Transformers Vidéo Généraux pour améliorer la mesure physiologique à distance.

Une étude sur la prédiction des pannes du réseau électrique grâce à l'analyse de l'apprentissage par renforcement profond.

Un aperçu de comment la calibration influence les prédictions et la fiabilité des modèles.

Les modèles de langage à long contexte simplifient les tâches complexes et améliorent l'interaction avec l'IA.

Un nouveau cadre s'attaque aux défis de la distillation des connaissances pour les données à longue traîne.

Cet article parle de comment l'apprentissage automatique aide à concevoir des matériaux microstructurés.

Un nouveau modèle améliore la détection de fumée en utilisant des images satellite dans des conditions difficiles.

Cet article examine des moyens d'améliorer les capacités de planification dans les grands modèles de langage.

Une nouvelle méthode améliore la précision dans l'identification du stress des plantes grâce à l'augmentation de données automatisée.

Une étude analyse la généralisation et la performance de la régression ridge avec caractéristiques aléatoires en utilisant des valeurs propres.

Cette recherche examine le rôle des informations secondaires dans l'identification des structures communautaires.

Un aperçu des réseaux de neurones, de l'incertitude et de leur impact sur la prise de décision en IA.

SubDLe utilise l'apprentissage automatique pour identifier les sous-structures des galaxies de manière plus efficace.

L'apprentissage actif quantique améliore l'entraînement du modèle en étiquetant sélectivement les données.

Explorer la synergie entre les modèles de base et l'apprentissage fédéré pour des applications IA améliorées.

Étudie les concepts clés en probabilité et en géométrie qui façonnent des structures aléatoires.

Les modèles GLM-4 montrent de meilleures capacités dans la compréhension et la génération de langage.

Cet article examine comment les LLM répondent à des questions complexes à plusieurs étapes.

Freya PAGE améliore l'efficacité dans le calcul distribué avec des vitesses d'ordinateur inégales.

Une nouvelle méthode améliore les prédictions de localisation des minéraux en utilisant l'apprentissage auto-supervisé.

Un nouveau modèle combine les LLM et la traduction automatique pour un meilleur traitement des langues.

Une étude sur l'amélioration de l'entraînement des réseaux de neurones avec des fonctions d'activation non différentiables.

Une méthode pour évaluer la connaissance du modèle à travers le traitement interne.

La recherche montre comment l'auto-attention améliore la modélisation de la réponse neuronale en deep learning.

Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage fédéré en utilisant qu'une seule image pour l'entraînement.

La taxonomie de l'invite hiérarchique améliore les méthodes d'évaluation pour les modèles de langage.