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Apprends comment les attaques par backdoor menacent les systèmes d'apprentissage machine et les méthodes pour s'en défendre.

Cette étude montre comment les modèles de langue changent de comportement pendant l'entraînement.

Cette étude explore des méthodes pour renforcer l'empathie des machines à travers des histoires.

Cet article examine comment les modèles pré-entraînés apprennent des relations à travers des hypergraphes.

L'apprentissage auto-supervisé améliore les prédictions pour les données de séries temporelles stellaires.

De nouvelles techniques améliorent la vitesse et la précision dans les tâches de recherche d'images.

Aborder la distribution d'énergie pour des systèmes coopératifs robustes.

Une étude sur les processus de prise de décision des grands modèles de langage.

MMNeedle teste des modèles multimodaux sur leurs capacités à gérer de longs contextes.

De nouvelles méthodes améliorent la capacité des robots à détecter les changements environnementaux sans entraînement.

Cet article examine le véritable sens de la démocratisation dans l'IA.

Un aperçu de comment gérer les erreurs dans les modèles génératifs basés sur les scores.

Un nouveau jeu de données améliore l'efficacité de recherche de code pour les développeurs qui utilisent des requêtes en langage naturel.

Cette étude analyse comment la langue influence les valeurs culturelles dans les grands modèles.

Explorer les cellules de lieu et leurs interactions pourrait améliorer les systèmes de navigation et l'IA.

Présenter des solutions potentielles à des tâches d'imagerie complexes avec clarté.

Découvre comment les méthodes basées sur les données changent les mesures et la modélisation en métrologie.

Une méthode pour identifier les émotions et leurs causes dans des données non étiquetées.

Un cadre pour améliorer la détection des APT tout en protégeant la vie privée.

L-ICV améliore les performances en réponse à des questions visuelles en utilisant moins d'exemples.

Cet article examine comment les concepts relationnels influencent la récupération de connaissances dans les grands modèles de langage.

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

SLOctolyzer automatise l'analyse d'images rétiniennes, aidant la recherche sur la santé des yeux.

Examiner comment les modèles de transformateur s'améliorent avec la taille et la complexité.

SHiRA améliore l'efficacité du changement de modèle en IA sans perdre les concepts clés.

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

Un nouveau modèle améliore l'inversion et l'édition d'images, boostant la qualité et la préservation des détails.

Examen des racines et des implications du biais dans la technologie linguistique.

Un aperçu de comment la calibration influence les prédictions et la fiabilité des modèles.

Un nouveau modèle d'IA améliore le diagnostic des radiographies thoraciques pour la pneumonie et le COVID-19.

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

Un nouveau cadre s'attaque aux défis de la distillation des connaissances pour les données à longue traîne.

Cet article examine des moyens d'améliorer les capacités de planification dans les grands modèles de langage.

Cette recherche examine le rôle des informations secondaires dans l'identification des structures communautaires.

Une nouvelle méthode pour surveiller les alimentations électriques améliore la fiabilité et réduit les temps d'arrêt.

Un aperçu des réseaux de neurones, de l'incertitude et de leur impact sur la prise de décision en IA.

Le nouveau modèle ChangeViT améliore la détection de changements dans les images satellites et de drones.

L'apprentissage actif quantique améliore l'entraînement du modèle en étiquetant sélectivement les données.

Explorer la synergie entre les modèles de base et l'apprentissage fédéré pour des applications IA améliorées.

Explorer les défis de sécurité posés par les attaques adversariales sur des agents multimodaux.