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Apprends à obtenir des résultats d'agrégation fiables malgré les incohérences de données.

Comprendre le bruit quantique et classique améliore la fiabilité du transfert d'infos.

Exposer les risques de manipulation des fonctions d’influence en apprentissage automatique.

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Explorer des stratégies pour trouver les valeurs maximales en plein milieu de données corrompues.

Cet article examine des méthodes pour détecter la contamination des données dans les grands modèles de langage.

De nouvelles méthodes visent à réduire les inexactitudes dans les modèles de langage au sein des systèmes de récupération d'informations.

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De nouvelles découvertes soulèvent des inquiétudes sur les prétentions de superconductivité dans des matériaux riches en hydrogène.

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Un nouveau cadre identifie quand les modèles multimodaux utilisent des données d'entraînement inappropriées.

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