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La science de pointe expliquée simplement
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OneEncoder connecte efficacement les images, le texte, l'audio et la vidéo pour un meilleur traitement de l'information.
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GenCRF améliore la reformulation des requêtes de recherche pour une meilleure précision de l'intention utilisateur.
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Attention-Seeker améliore l'extraction de phrases clés en utilisant des cartes d'attention provenant des modèles de langue.
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VERA améliore la précision et la pertinence des réponses des modèles de langage.
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Une nouvelle méthode pour améliorer les LLM arabes en utilisant des connaissances structurées pour des réponses plus précises.
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Un cadre fusionnant des méthodes extractives et abstraites pour de meilleures résumés de documents vietnamiens.
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Cette étude analyse la performance du modèle à deux tours face au biais dans le classement des documents.
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Une nouvelle méthode pour créer des données étiquetées dans la génération de mots-clés en utilisant des contextes de citation.
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Le pooling de tokens améliore le stockage des données tout en gardant la précision de récupération.
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Évaluer le rôle des modèles de langage dans les jugements de pertinence pour la recherche d'information.
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RAGProbe automatise l'évaluation des systèmes RAG, boostant leur performance et leur fiabilité.
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Une nouvelle méthode améliore les systèmes de récupération en utilisant des requêtes synthétiques sans données étiquetées.
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Une nouvelle méthode pour évaluer les requêtes de chaînes plus rapidement en utilisant la logique MSO.
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Une nouvelle méthode améliore la précision des réponses aux questions provenant de tableaux en fusionnant deux systèmes.
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Une nouvelle méthode améliore les classements de recherche en utilisant moins d'exemples.
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CRAFT combine RAFT et LoRA pour des réponses aux questions efficaces dans des environnements avec peu de ressources.
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Un cadre améliore la précision et la rapidité dans la récupération des données de foot.
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GraphAide organise les données et simplifie la recherche d'infos.
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LLM-Ref aide les chercheurs à rédiger des papiers plus clairs et bien structurés sans effort.
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Un nouveau cadre améliore la façon dont les modèles de langage récupèrent des infos.
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