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Une nouvelle méthode de paramétrage améliore la performance des modèles d'état-espace dans diverses applications.

Des scientifiques proposent une nouvelle méthode pour créer des photons uniques dans l'infrarouge moyen pour des applications avancées.

Utiliser l'apprentissage automatique pour améliorer la compréhension des canaux quantiques dans les dispositifs NISQ.

Un nouveau détecteur vise à explorer des zones encore inexplorées de la physique des particules.

De nouvelles méthodes améliorent l'oubli des données nuisibles dans les systèmes d'apprentissage automatique.

Un aperçu des modèles du monde basés sur l'énergie et leur potentiel pour améliorer le raisonnement de l'IA.

La recherche se concentre sur l'amélioration de la préparation de l'état d'énergie dans les systèmes quantiques en utilisant des impulsions de contrôle.

Une étude explore l'analyse statique pour améliorer la complétion de code au niveau des dépôts.

Cette étude évalue comment les LLM peuvent améliorer les tests de mutation dans le développement logiciel.

Une nouvelle méthode améliore efficacement le traitement des longs textes dans les modèles de langage.

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

Le méta-apprentissage améliore l'IA en utilisant des expériences passées pour apprendre plus vite.

Tender propose une solution novatrice pour une utilisation efficace des grands modèles de langage.

Un système qui utilise des principes Agile pour améliorer l'efficacité du développement logiciel et la collaboration.

Une nouvelle méthode améliore l'exactitude des couleurs des caméras numériques en utilisant l'apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode améliore la vitesse de test et la détection de défauts dans les programmes quantiques.

Des techniques révolutionnaires dans les codes de Floquet améliorent la fiabilité de l'informatique quantique face aux défauts.

Une nouvelle méthode améliore la performance des LLM sur les longs textes sans perdre en précision.

Présentation de l'évolution du modèle pour améliorer les performances du modèle linguistique sans données d'entraînement supplémentaires.

APTP améliore les modèles de texte en image pour une meilleure efficacité et qualité.

Self-MoE crée des experts spécialisés pour améliorer la performance des modèles de langage.

Refiner améliore les réponses du modèle de langage en restructurant les infos récupérées.

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

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

APPL simplifie le développement avec des modèles de langage de grande taille en utilisant une syntaxe intuitive, semblable à Python.

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

FuseGen combine plusieurs modèles pour un meilleur quality des données synthétiques en machine learning.

ROVER simplifie la conception RTL en automatisant des processus d'optimisation complexes.

FoRAG vise à améliorer la précision des réponses et la structure logique dans les réponses longues.

Cet article examine comment les LLMs peuvent générer des tableaux synthétiques de manière efficace tout en abordant les principaux défis.

De nouvelles techniques améliorent l'analyse des cellules individuelles, offrant de meilleures perspectives sur la biologie et les maladies.

SeCTIS permet le partage sécurisé d'intelligence sur les menaces cybernétiques tout en préservant la vie privée et la qualité des données.

Les altermagnets montrent du potentiel pour la spintronique grâce à des comportements de magnons uniques et des effets de température.

Présentation d'une approche basée sur des motifs pour améliorer l'efficacité des tests de mémoire quantique.

Une nouvelle méthode pour améliorer la qualité des images rapidement en utilisant des modèles entraînés.

Les scientifiques utilisent des métasurfaces pour contrôler efficacement le comportement des excitons avec la lumière.

Explorer le futur de la transmission de données avec le super décalage de phase par amplitude.

Un nouveau cadre améliore la façon dont les grands modèles de langage peuvent fonctionner sur des appareils edge.

INDICT améliore la sécurité du code et son utilité grâce à une analyse à double critique.

MIGU améliore l'apprentissage continu dans les modèles de langue sans avoir besoin de vieilles données.