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Cet article parle de nouvelles méthodes en correction d'erreurs quantiques utilisant des codes hyperboliques et des réseaux Flag-Proxy.

Cottention propose une alternative économe en mémoire aux méthodes d'attention traditionnelles en apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode propose des estimations de performance rapides pour le réglage des modèles de langage.

LinChain propose une nouvelle façon de peaufiner les grands modèles de langage de manière efficace.

La fonction d'activation HeLU résout les limitations de ReLU pour les modèles de deep learning.

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Les méthodes PEFT améliorent les modèles de langage tout en protégeant les données privées.

De nouveaux designs améliorent l'efficacité des modèles de langage multimodaux en IA.

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L'encodage multi-tête rend la classification avec plein d'étiquettes plus facile à gérer.

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QRAM transforme l'informatique quantique avec une gestion des données efficace et une résistance aux erreurs.

Krony-PT réduit les modèles de langage tout en gardant de bonnes perfs pour un accès plus large.

Une technique innovante améliore le raisonnement inductif de l'IA et la génération d'hypothèses diverses.

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Les modèles de langage à faible bit rendent l'IA plus intelligente et plus efficace pour les appareils du quotidien.

Une nouvelle méthode de routage améliore l'efficacité des modèles de deep learning en utilisant des cartes d'attention.