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Une nouvelle méthode améliore la segmentation d'objets dans les images sans avoir besoin de labels manuels.

RepairBench établit des normes pour comparer les modèles d'IA dans la réparation des bugs logiciels.

Un ensemble de données conçu pour améliorer la collaboration entre les humains et les robots dans les tâches d'assemblage.

Explorer comment les tonalités vocales influencent la confiance des utilisateurs dans les assistants vocaux.

Cette étude automatise la création de cartes cognitives floues à partir de textes sociaux complexes.

Une nouvelle approche utilise l'IRM en temps réel pour visualiser les mouvements de production de la parole.

Les modèles récents améliorent la capacité de l'IA à générer et comprendre différents médias.

Une nouvelle méthode prédit les risques de mémorisation dans les grands modèles de langage pour améliorer la vie privée.

Cet article parle de comment l'apprentissage compositif booste les performances des modèles dans différentes tâches.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité du modèle tout en réduisant sa taille.

Une nouvelle approche d'IA améliore le diagnostic de l'adénocarcinome dans différentes conditions d'imagerie.

Un nouveau cadre améliore les réseaux neuronaux pour les appareils avec des ressources limitées.

Un nouveau modèle améliore les prédictions à partir des données d'activité cérébrale.

Une nouvelle méthode améliore la précision des prédictions des réseaux de neurones.

ARLBench simplifie le réglage des hyperparamètres pour l'apprentissage par renforcement avec des outils de benchmark efficaces.

Un nouveau modèle accélère les prévisions climatiques en utilisant des techniques d'apprentissage profond.

Examiner comment l'honnêteté impacte la fiabilité des modèles de langage.

Une nouvelle méthode améliore le transfert de connaissances dans les modèles d'apprentissage automatique.

De nouvelles méthodes améliorent la génération de problèmes SAT insatisfaisables pour un meilleur entraînement des machines.

Un nouveau cadre aide les robots à planifier des actions en utilisant des signaux tactiles dans des conditions de faible visibilité.

Cette étude utilise la réponse visuelle à des questions pour évaluer des graphiques créés par des modèles d'IA.

Utiliser l'ontologie peut améliorer la capacité des MLLMs à identifier avec précision les maladies des plantes.

Des chercheurs utilisent l'apprentissage par renforcement pour améliorer le contrôle des accélérateurs de particules.

TensorSocket améliore l'efficacité de l'entraînement en deep learning grâce à un chargement de données partagé.

Cottention propose une alternative économe en mémoire aux méthodes d'attention traditionnelles en apprentissage automatique.

Un aperçu des méthodes traditionnelles et d'apprentissage profond en sécurité réseau.

Un nouveau cadre améliore la reconnaissance vocale et s'adapte à différents tâches de parole.

Une nouvelle méthode améliore la vitesse et l'efficacité des recommandations pour de gros catalogues.

Des recherches montrent des faiblesses dans la détection de la toxicité en ligne en utilisant des techniques d'art ASCII.

Une nouvelle méthode aide les robots à apprendre des tâches plus efficacement en décomposant les actions.

L'IA transforme la recherche scientifique avec des technologies et des applications innovantes.

Présentation d'une méthode pour que l'IA génère des images sans avoir besoin de gros jeux de données étiquetés.

De nouvelles méthodes sont nécessaires pour détecter les technologies de discours deepfake avancées.

GeCo améliore le comptage d'objets avec moins d'exemples, ce qui augmente la précision et la fiabilité.

Des scientifiques révolutionnent l'imagerie cérébrale avec l'inférence basée sur des simulations, améliorant la vitesse et la précision.

Examen de l'utilisation de l'énergie des modèles d'IA en apprentissage continu pour la durabilité.

Une étude examine l'efficacité des messages d'erreur générés par l'IA pour les programmeurs débutants.

Présentation d'une méthode innovante pour étiqueter les rôles rhétoriques dans les textes juridiques.

Cet article explore comment les affaires passées peuvent guider les décisions juridiques futures.

Un cadre pour créer des hiérarchies de concepts en IA en utilisant des archétypes.