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Évaluer la valeur des données est crucial pour améliorer les résultats de l'apprentissage automatique.

Méthodes pour identifier des caractéristiques importantes dans des environnements de données de mauvaise qualité.

Les modèles GLM-4 montrent de meilleures capacités dans la compréhension et la génération de langage.

Un nouveau modèle améliore les données EHR synthétiques pour des applications de santé meilleures.

DIPS s'attaque aux problèmes de qualité des données dans le pseudo-étiquetage pour de meilleurs résultats en apprentissage automatique.

FineWeb propose 15 trillions de jetons pour améliorer l'entraînement des modèles linguistiques.

Cet article examine comment les petits modèles de langage apprennent à gérer le bruit dans les données.

VideoEval établit une nouvelle référence pour évaluer efficacement les modèles de base vidéo.

Cet article parle de comment éviter l'effondrement des modèles en utilisant une meilleure sélection de données et des retours.

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Découvre comment le Transducteur SQL Sémantique améliore la clarté et la gestion des données.

Explorer comment les données bruyantes affectent la performance du modèle sur des données inédites.

Utiliser UMAP pour repérer les erreurs d'étiquetage dans les jeux de données d'images médicales.

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LawLuo combine plusieurs agents pour une expérience de consultation légale améliorée.

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Une nouvelle méthode améliore la qualité des données synthétiques pour un meilleur alignement des modèles de langage.

Voici ASPen, un système pour améliorer la qualité des données grâce à des techniques avancées de résolution d'entités.

Les nouvelles règles se concentrent sur la transparence et la gestion de l'incertitude dans la technologie de l'IA.

Recherche sur l'entraînement de modèles de langue pour les langues sous-représentées de manière efficace.

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Un cadre pour améliorer la performance de l'IA dans les tâches visuelles en imitant les jugements humains.

Cet article évalue le sentiment et le sens des légendes d'images.

Cet article souligne comment les variations d'étiquettes affectent les modèles de machine learning.

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Enquête sur les problèmes de dataset qui impactent la précision de la classification des images de tissus.

Une nouvelle approche pour faire correspondre avec précision des enregistrements dans des ensembles de données sujets à erreurs.

De nouvelles méthodes améliorent le clustering K-means en s'attaquant aux problèmes de données manquantes.

De nouveaux systèmes améliorent les données d'interaction protéine-ligande pour un meilleur design de médicaments.

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Ce texte examine la qualité variable du contenu de Wikipedia dans différentes langues.

La granularité des classes aide à organiser les graphes de connaissances pour améliorer la recherche d'infos.

Des données pourries peuvent mener à une mauvaise performance des modèles dans les applis de deep learning.

Le bruit des étiquettes peut freiner les modèles de deep learning ; de nouvelles méthodes améliorent la précision.

Comprendre les biais des données en apprentissage automatique pour une détection efficace du cyberharcèlement.