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Evalica est un outil pour des classements d'évaluation de modèles NLP fiables.

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Les modèles de langage peuvent partager sans le vouloir des infos sensibles, ce qui soulève des préoccupations importantes.

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Révolutionner la synthèse vocale avec des voix plus naturelles et une meilleure efficacité.

Découvre comment les algorithmes apprennent des données en utilisant des petits ajustements et des méthodes de contrôle.

De nouvelles méthodes améliorent la classification d'images en se concentrant sur de petites zones dans de grandes images.

Découvrez comment les systèmes TTS évoluent pour sonner de plus en plus humain.

RTFAST accélère la recherche sur les trous noirs, offrant de nouvelles perspectives sur les mystères cosmiques.

Les petits modèles de langue montrent des avantages étonnants pour évoluer des instructions par rapport aux plus grands.

Découvrez comment ProFe améliore la communication dans l'apprentissage fédéré décentralisé.

Les ensembles flous simplifient l'incertitude dans l'analyse des données, révélant des liens au sein d'infos complexes.

Créer des chatbots pour des langues comme le Wolof ouvre des portes à une meilleure communication.

Apprends comment les réseaux récurrents profonds composent de la musique et s'adaptent grâce à l'entraînement.

GEM transforme la prédiction vidéo et l'interaction avec les objets grâce à une technologie innovante.

Combiner des techniques permet de révéler des insights plus profonds sur l'activité cérébrale et les traitements.

Rendre les PNJ marchands plus interactifs pour un gameplay immersif.

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Une nouvelle méthode améliore la génération et la compréhension des scènes 3D grâce à un apprentissage simultané.

Des chercheurs montrent les failles des modèles NLI en utilisant des techniques d'adversaire.

Améliorer la sensibilité culturelle dans les modèles de langage pour de meilleures interactions.

ANaGRAM combine l'apprentissage automatique et la physique pour mieux résoudre les problèmes.

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L'essor de l'IA dans l'apprentissage suscite un débat sur l'honnêteté académique et l'enseignement efficace.

CIR combine des images et des légendes pour une recherche d'images plus intelligente.

Le Deep Spectral Clustering améliore la précision du clustering en utilisant des techniques avancées.

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Un nouveau cadre améliore la capacité du machine learning à retenir des connaissances tout en apprenant de nouvelles tâches.

Une nouvelle méthode améliore les rapports de radiologie en intégrant les données des patients précédents.

S'attaquer aux défis du biais géographique dans la technologie de reconnaissance d'objets.

Le biais dans les jeux de données peut aggraver les prédictions de l'IA, entraînant des résultats injustes.

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Apprends à vérifier si les réseaux de neurones restent précis avec des changements de données.

NITRO comble le fossé pour faire tourner des LLM sur des NPU, améliorant la performance et l'efficacité.

Des chercheurs s'attaquent au défi d'aider les modèles de langage à oublier du contenu protégé par le droit d'auteur.

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Un outil pour évaluer les réponses de sécurité des grands modèles de langage en Chine.

ReXTrust assure l'exactitude des rapports de radiologie générés par l'IA, améliorant ainsi la sécurité des patients.