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Une nouvelle méthode pour guider les modèles de langage efficacement.

SharpCF améliore les systèmes de recommandation tout en gardant l'efficacité et la précision.

Présentation d'une approche équilibrée pour ébrancher efficacement les réseaux de neurones profonds.

SplitWiper améliore le désapprentissage en apprentissage automatique, garantissant la confidentialité des données et l'efficacité.

Cette étude explore comment l'activité cérébrale est liée aux émotions en utilisant l'apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode améliore la précision des robots dans la détection et la gestion des tubes à essai.

FastTCM-CR50 améliore la détection et le repérage de texte dans les scènes avec des données limitées.

Révolutionner la manière dont les gens gèrent leur consommation d'énergie en utilisant la technologie IA.

Un aperçu de l'injectivité des couches ReLU et de leurs implications dans les réseaux de neurones.

SAMRec s'attaque à la rareté des données dans les systèmes de recommandation grâce à des techniques de formation efficaces.

S'attaquer aux défis pour des applications de machine learning sûres dans des systèmes critiques.

Une nouvelle méthode améliore la précision du marquage des artères coronaires en imagerie médicale.

De nouvelles méthodes améliorent les modèles compacts pour la détection d'objets 3D en utilisant la disparité de représentation.

Le deep learning améliore la reconstruction d'échographies 3D pour de meilleurs diagnostics et opérations.

Une méthode pour améliorer la compréhension de l'apprentissage profond dans la surveillance de la santé des machines.

Un aperçu des défis et des solutions dans les méthodes de dépistage du cancer du sein.

De nouvelles recherches montrent comment les modèles neuronaux imitent le cortex visuel pour traiter les infos.

Les agents IA doivent s'adapter pour bosser efficacement avec de nouveaux partenaires dans différents environnements.

Une nouvelle méthode améliore la détection OOD en combinant des représentations de données globales et locales.

FedSIS améliore la détection des attaques de présentation faciale tout en garantissant la confidentialité des données.

Cet article parle des attaques de poisoning sur les modèles de deep learning financier et de leurs risques cachés.

Examen des risques de ré-identification dans les décisions de justice anonymisées en utilisant des modèles de langage.

L'automatisation de la priorisation des rapports de bugs améliore la sécurité des contrats intelligents et l'efficacité des développeurs.

SpikingBERT combine des réseaux neuronaux à impulsions avec des tâches de langage pour une meilleure efficacité énergétique.

Intégrer des métadonnées améliore les performances dans des tâches de parole comme l'identification de langue.

Un aperçu de comment l'ajustement des instructions améliore les réponses des modèles de langage.

Cet article parle de comment les robots peuvent identifier leurs partenaires de conversation en utilisant des indices visuels.

DiTTO combine l'apprentissage machine avec des modèles de diffusion pour résoudre des PDEs de manière efficace.

Des recherches montrent des stéréotypes nuisibles dans les modèles linguistiques envers les groupes marginalisés.

Cet article parle des capacités en temps réel du modèle Transducer et des améliorations récentes.

Une nouvelle méthode améliore la façon dont les ordinateurs reconnaissent les gestes dans la communication.

Cet article explore les défis de la reconnaissance des concepts abstraits en vision par ordinateur.

Cette étude compare PEFT et ICL pour améliorer la génération de code avec des LLM.

Un regard sur comment l'IA remet en question nos idées sur la créativité et l'art.

Des recherches montrent comment les images influencent les réponses aux questions visuelles.

Un nouveau cadre améliore l'efficacité des attaques adversariales sur les modèles de code.

Une nouvelle méthode pour améliorer les modèles de machine learning dans différents domaines.

Les scientifiques utilisent l'apprentissage automatique pour classer les amas d'étoiles dans les galaxies proches de manière plus précise.

Un cadre pour évaluer l'efficacité des GNN dans les systèmes de recommandation.

Une nouvelle méthode pour évaluer des modèles de machine learning sans données étiquetées.