APIGen génère des ensembles de données diversifiés et de haute qualité pour les agents d'appel de fonctions.
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La science de pointe expliquée simplement
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Une nouvelle méthode pour détecter les biais dans l'entraînement des modèles linguistiques.
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Le modèle SAVE améliore la segmentation audio-visuelle avec efficacité et précision.
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Une nouvelle approche pour évaluer la précision du modèle sans étiquettes pendant les changements de données.
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Aperçus sur les défis de l'apprentissage automatique pour prédire les propriétés des matériaux.
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Nouveau repère améliore l'évaluation des modèles multimodaux en minimisant les biais.
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Cette étude examine comment les données visuelles et textuelles influencent la performance des modèles.
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CD-T améliore la compréhension des modèles de transformateur, renforçant l'interprétation et la confiance.
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Un nouveau référentiel évalue le biais de genre dans les modèles d'IA liés aux postes de travail.
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Examiner les vulnérabilités des attaques par backdoor clean-label et comment les bornes de généralisation peuvent aider.
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Un nouvel outil pour tester les modèles de langue dans des environnements bruyants.
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Une nouvelle approche pour évaluer les modèles de ML en se concentrant sur la préparation des données.
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La recherche évalue la stabilité des méthodes XAI en utilisant un ensemble de données sur le diabète.
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Une étude sur comment les LLM gèrent les règles et contraintes de codage.
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Découvre l'importance et les défis d'évaluer efficacement la performance des LLM.
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Un aperçu des classements des modèles de fondation et de leurs problèmes d'évaluation.
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De nouvelles métriques offrent une meilleure évaluation de la performance des modèles génératifs en apprentissage automatique.
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L'effet Rashomon montre plusieurs modèles efficaces en apprentissage automatique.
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Une revue des méthodes pour évaluer les prédictions de temps jusqu'à l'événement en science des données.
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Examiner comment l'invariance affecte la performance des modèles en apprentissage par transfert.
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Analyser les vrais effets des méthodes post-formation sur la performance des modèles de langue.
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Examiner les vulnérabilités des modèles légers face aux attaques adversariales.
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Cette étude évalue comment les grands modèles gèrent plusieurs objets dans les images.
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Un aperçu des défis et des innovations dans les méthodes d'adaptation de domaine pour les graphes.
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Cette recherche améliore la fiabilité des modèles de machine learning grâce à des techniques de calibration et de recalibration.
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Examiner les difficultés que rencontrent les modèles avec de longues séquences dans différentes applications.
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Apprends comment la sélection aléatoire de graines influence la performance et la fiabilité des modèles d'IA.
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Une nouvelle approche pour évaluer les grands modèles de langage afin d'obtenir de meilleures idées sur leurs performances.
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Présentation de HO-FMN pour une meilleure évaluation de la robustesse des modèles d'apprentissage automatique face aux attaques adversariales.
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Examiner les attaques adversariales et la robustesse des modèles en segmentation sémantique.
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Présentation de PACE, une approche structurée pour des explications d'IA fiables.
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Un aperçu des pratiques qui sapent la confiance dans les évaluations des modèles d'apprentissage automatique.
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Cet article examine l'efficacité des modèles multimodaux en utilisant des données linguistiques et visuelles.
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Voici GOAR, une méthode pour mieux comprendre l'importance des caractéristiques en IA.
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Cet article traite des problèmes de mauvaise calibration dans les modèles vision-langage et propose des solutions.
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Cette étude évalue les compétences en raisonnement des modèles audio-langage avec une nouvelle tâche.
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Une étude sur l'amélioration des méthodes TTA pour les variations des données du monde réel.
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MIBench teste la performance des modèles multimodaux sur plusieurs images.
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Avancées dans la détection de données hors distribution grâce à de nouvelles techniques.
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Une nouvelle méthode pour évaluer les capacités d'apprentissage des modèles de langue à long contexte grâce à Task Haystack.
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