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Une nouvelle méthode s'attaque aux problèmes de données dupliquées dans les modèles de processus ponctuels spatiaux.

La recherche se concentre sur l'amélioration de la préparation de l'état d'énergie dans les systèmes quantiques en utilisant des impulsions de contrôle.

La recherche sur les interactions des deutérons avec le molybdène est super importante pour la sécurité de l'énergie nucléaire.

Cet article aborde les problèmes liés à l'explication des modèles d'apprentissage profond pour la détection des maladies des grains.

IGL-Bench offre des outils essentiels pour mieux analyser les graphes déséquilibrés.

L'imagerie par neutrons améliore l'étude des matériaux, surtout pour les matériaux riches en hydrogène.

Une étude évalue les modèles de langage sur leur capacité à gérer plusieurs tâches en même temps.

Une nouvelle façon de créer des données synthétiques sans soucis de vie privée.

Une étude révèle comment les positions des mains et les ombres affectent la reconnaissance des actions de lavage des mains.

Ce papier présente un cadre pour évaluer les vulnérabilités des grands modèles de langage.

Les progrès des modèles de langage améliorent l'extraction de données des articles scientifiques sur les matériaux.

Cet article explore les fonctions des reins et leur réponse aux changements de liquide et de sodium.

Une nouvelle méthode combine les CNFs et le MCMC pour améliorer l'échantillonnage à partir de distributions complexes.

Une étude révèle que les araignées sauteuses ne perçoivent pas les illusions visuelles comme prévu.

Des chercheurs ont trouvé un nouveau moyen de créer des GRS en utilisant des statistiques résumées.

Présentation d'un cadre pour mieux évaluer les modèles à facteurs communs en utilisant des résidus généralisés.

Une nouvelle approche révèle des comportements rythmiques dans la perception souvent négligés par les méthodes traditionnelles.

Explore les défis de la supervision des modèles d'IA avancés avec des homologues plus faibles.

Un aperçu des méthodes pour estimer les valeurs extrêmes dans des données normales bivariées.

Cet article examine comment les LLMs se débrouillent dans les tâches de raisonnement syllogistique.

Cet article explore des méthodes pour calculer l'énergie de l'état fondamental en utilisant la programmation quantique.

De nouvelles méthodes améliorent la précision de la segmentation des vaisseaux sanguins dans les images médicales.

Examen du rôle du p-Laplacien dans l'analyse de données et les systèmes complexes.

Cet article explore des méthodes pour améliorer la fiabilité des artefacts de recherche en informatique.

Une étude révèle de nouvelles perspectives sur le comportement des hydrogels sous stress.

Une nouvelle méthode pour améliorer la stabilité et la performance des modèles dans des environnements à faibles ressources.

Une nouvelle méthode améliore la rapidité et l'efficacité de la planification en utilisant des connaissances existantes.

Les chercheurs analysent les signaux des pulsars pour comprendre le milieu interstellaire.

Un cadre pour évaluer l'exactitude factuelle et la fiabilité des modèles linguistiques.

Une méthode pour améliorer les tests d'hypothèses dans l'analyse de clusters.

Explore les complexités du comptage dans les langues indexées et le rôle des tranches.

DGRPool centralise les données de phénotypage des drosophiles pour améliorer l'efficacité de la recherche.

Explorer l'impact de la pollution de l'air sur les taux de mortalité, surtout chez les personnes âgées.

De nouvelles méthodes améliorent l'intégration des données biologiques diverses provenant de cellules uniques.

Cette étude examine l'efficacité de FActScore dans plusieurs langues.

Un nouveau jeu de données vise à améliorer la sécurité des modèles de texte à image contre les contenus nuisibles.

De nouvelles méthodes améliorent l'optimisation dans des scénarios complexes en utilisant des espaces latents et du bruit.

Cet article examine l'impact des erreurs de non-conversion dans la recherche sur la méthylation de l'ADN.

Une nouvelle méthode améliore la précision de la génération de code en utilisant des documents externes.

Mettre en avant l'importance des données dans l'entraînement des grands modèles de langage.