Combiner des modèles de langage volumineux et des bases de connaissances améliore la compréhension des news.
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La science de pointe expliquée simplement
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Des chercheurs améliorent le contrôle des robots souples avec des techniques de neuroévolution innovantes.
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Un outil pour valider les cas de test générés par des modèles de langage massifs.
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Une nouvelle méthode améliore l'efficacité des modèles de langage sur les petits appareils.
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Des robots humanoïdes apprennent à se déplacer en toute sécurité dans des espaces bondés.
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V-Buddy offre une expérience de chat sympa pour ceux qui ont des difficultés motrices.
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Une nouvelle approche pour améliorer la détection OOD dans les modèles d'apprentissage machine.
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De nouveaux modèles aident les machines à conserver des connaissances tout en apprenant de nouvelles tâches.
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Les embeddings de neurones éclaircissent les fonctions compliquées des neurones, ce qui rend l'IA plus compréhensible.
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Symile combine différents types de données pour des insights et une compréhension plus approfondis.
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CameraHMR améliore la modélisation 3D à partir d'images uniques avec des formes et des poses de corps précises.
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Un aperçu des cas de sécurité pour gérer les risques liés à l'IA de manière efficace.
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Les modèles de diffusion améliorent la vision par ordinateur pour la profondeur, le mouvement et la détection d'objets cachés.
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VQShape simplifie l'analyse des séries temporelles grâce à des formes et des motifs interprétables.
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Une étude explore comment les modèles linguistiques transmettent des émotions et des significations de manière implicite.
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Attribuer des résultats nuisibles des modèles de langage pose des défis et des risques sérieux.
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Bayes2IMC améliore les Réseaux de Neurones Bayésiens pour prendre de meilleures décisions dans des situations incertaines.
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Découvre comment l'échelle de bruit de gradient influence l'entraînement et la performance des modèles d'IA.
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Des chercheurs améliorent la reconnaissance des feux de circulation pour les voitures autonomes par mauvais temps.
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Aborder la vie privée et l'équité dans l'apprentissage automatique grâce à des méthodes innovantes.
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Explorer comment les humains et l'IA reconnaissent des motifs et résolvent des problèmes.
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Des chercheurs améliorent la détection des tumeurs dans les IRM de souris grâce à nnU-Net.
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L'apprentissage profond améliore les modèles climatiques en capturant mieux les petits processus océaniques.
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CP-Mix améliore la reconnaissance d'images pour les classes rares en utilisant des méthodes de pairage de confusion.
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