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Examiner comment les LLM peuvent additionner des chiffres sans étapes explicites.

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De nouvelles fonctions de perte visent à améliorer l'estimation du rapport de densité en apprentissage automatique.

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La fusion CCA améliore la performance des modèles en combinant efficacement des caractéristiques uniques de différents modèles.

DeMansia propose une solution efficace pour la classification d'images en deep learning.

Cette étude analyse FEWS et OEWS pour améliorer la performance des modèles en fabrication.

Cet article parle du dilemme de l'ajout de données dans l'apprentissage machine en santé.

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AutoVCL améliore les stratégies d'apprentissage continu en IA pour gérer les complexités des tâches.

Cette recherche présente le TBL pour améliorer la performance des modèles dans des scénarios de données ultra-déséquilibrées.

Une nouvelle méthode améliore la performance des modèles en utilisant des agents formés pour la collecte de données.

Une nouvelle méthode améliore la sélection d'échantillons dans l'apprentissage semi-supervisé.

Un aperçu des comportements de l'apprentissage profond et leurs explications.

Un aperçu de la compensation de verbosité et de son impact sur les modèles de langage.

La nouvelle méthode ECIF améliore la performance des modèles d'IA multimodaux grâce à une meilleure évaluation des données.

Cet article parle des problèmes d'hallucinations dans les LVLM et des solutions possibles.

Une étude sur la performance des LLM dans les tâches d'ingénierie logicielle.

Des chercheurs trouvent des moyens efficaces pour enlever des connaissances indésirables des modèles de langage.

Découvrez comment le partitionnement actif améliore les performances des modèles avec des ensembles de données complexes.

Découvre comment VQMoE améliore l'efficacité et la performance en apprentissage automatique.

Apprends comment les tâches proxy aident les chercheurs à prédire les capacités linguistiques de l'IA.

Cette étude mesure l'incertitude dans les prédictions des modèles pour détecter des motifs de design trompeurs.

Pourquoi les modèles vision-langage galèrent plus avec les images qu'avec le texte.

Apprends comment l'apprentissage fédéré améliore la confidentialité des données pendant l'entraînement des modèles d'IA.

Explore comment les taux d'apprentissage influencent l'entraînement et les performances de l'IA.

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Une nouvelle méthode fusionne des modèles pour améliorer la sécurité et la performance.