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Des chercheurs s'attaquent à la perte d'information des qubits inactifs pour améliorer la performance des ordinateurs quantiques.

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Une nouvelle méthode améliore l'efficacité et la performance de LoRA dans l'entraînement de gros modèles.

Une nouvelle architecture améliore l'efficacité et réduit les erreurs dans les calculs quantiques.

Une nouvelle méthode génère des données synthétiques pour améliorer la détection des fausses sorties.

Un aperçu des infrastructures IA cloud et sur site.

SBoRA améliore l'affinage des grands modèles de langage, économisant des ressources et boostant les performances.

Une nouvelle méthode utilise l'apprentissage profond pour améliorer la surveillance des structures.

Améliorer la transmission des données grâce à des technologies optiques avancées sur différentes largeurs de bande.

Présentation d'une approche de mémoire hybride pour améliorer les performances de l'IA.

Un aperçu de la manière dont les matrices d'influence aident à analyser les systèmes quantiques et leurs environnements.

Une nouvelle méthode accélère la création d'images à partir de descriptions textuelles.

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GenArtist améliore la génération et l'édition d'images avec un agent AI intelligent.

Un nouveau cadre améliore la sécurité et l'efficacité dans l'apprentissage automatique distribué.

Le modèle TeVAE identifie efficacement les anomalies dans les tests de groupe motopropulseur des véhicules en utilisant des données de séries temporelles.

Explore la capacité d'apprentissage et la déquantification dans l'apprentissage automatique quantique.

Le cadre CEIA améliore la compréhension entre les données d'événements et les images.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité dans l'apprentissage machine multitâche.

Une nouvelle méthode améliore l'adaptabilité des robots grâce à des techniques d'entraînement innovantes.

Présentation de l'adaptation par sous-espace aléatoire pour un ajustement efficace des modèles linguistiques.

Un robot mobile apprend à reconnaître les voix dans des environnements bruyants pour des applications pratiques.

Un nouveau système interactif vise à simplifier le débogage de logiciels.

Explorer comment les états intriqués améliorent la précision des mesures dans les technologies quantiques.

Un aperçu des avantages et des défis potentiels de l'apprentissage profond analogique dans l'intelligence artificielle.

UNRealNet améliore la navigabilité des robots dans des terrains difficiles grâce à des techniques avancées.

Les surfaces intelligentes reconfigurables améliorent l'efficacité et la fiabilité des communications sans fil.

De nouvelles méthodes améliorent la vitesse et l'efficacité des mécanismes d'attention pour les modèles de langage.

La compensation de dérive apprenable améliore la performance du modèle en apprentissage continu.

Une nouvelle méthode utilise une seule caméra pour une détection efficace des objets.

Explorer la distillation de connaissances symboliques dans les grands modèles de langage pour plus de clarté et d'utilité.

Une méthode innovante renforce la sécurité de l'IoT en utilisant du bruit artificiel et des techniques de séparation de taux.

Optimiser les processus de réinitialisation des qubits améliore l'efficacité énergétique et la précision des dispositifs quantiques.

Une étude sur l'amélioration de la communication sans fil en utilisant des Surfaces Intelligentes Reconfigurables.

Améliorer la compression d'image pour les machines et les humains.

Un nouveau modèle améliore l'efficacité du traitement de la parole avec moins de consommation d'énergie.

ISAC combine la détection et la communication pour améliorer les réseaux sans fil et les applications.

StatuScale améliore la gestion des ressources pour les microservices, en répondant efficacement aux demandes de charge de travail soudaines.

Plain-Det propose une solution flexible pour une détection d'objets efficace sur plusieurs jeux de données.