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Un nouveau jeu de données permet des avancées en IA pour la narration collaborative.

Cette étude passe en revue des méthodes pour réduire la taille des réseaux profonds.

Cet article examine comment les grands modèles de langage peuvent améliorer les classements de recommandations.

De nouveaux algorithmes améliorent la vitesse et l'efficacité pour faire correspondre les acheteurs et les vendeurs en ligne.

Une nouvelle approche de compilation simplifie la multiplication de matrices pour différents types de matériel.

Une nouvelle approche pour combler les lacunes dans les graphes de connaissances temporelles.

Examiner l'impact et la gestion des biais dans les systèmes basés sur les données.

Un nouveau modèle améliore les prévisions de qualité de l'air en utilisant des structures graphiques et des réseaux de neurones.

Examiner les formes des polyèdres donne des infos sur les réseaux de neurones ReLU profonds.

PICL améliore la capacité des modèles de langue à apprendre à partir d'exemples dans le texte.

Cet article parle des méthodes pour attribuer des poids aux arêtes en fonction de la structure du graphe.

De nouvelles fonctions de perte améliorent la capacité de l'apprentissage automatique à classifier avec peu de données.

Une nouvelle approche pour prévoir les résultats dans des systèmes avec du hasard en utilisant des GNN.

Présentation de MIMEx, une nouvelle approche pour améliorer l'exploration des agents grâce à des récompenses intrinsèques.

De nouvelles méthodes améliorent la récupération de signal à partir de données compressées.

Un projet axé sur l'identification et la catégorisation du sexisme en ligne en utilisant des modèles avancés.

Le slow kill améliore la sélection de variables pour l’analyse de gros data, rendant ça plus efficace et précis.

Un nouveau système identifie les valeurs humaines dans les arguments textuels en utilisant des modèles avancés.

Une nouvelle méthode améliore efficacement l'apprentissage des concepts de logique de description.

Explorer l'intersection entre l'informatique quantique et l'apprentissage automatique grâce aux processus gaussiens.

MeeQA aide à répondre aux questions des discussions de réunion.

Une nouvelle méthode améliore la façon dont les agents explorent les environnements pour une meilleure prise de décision.

Un nouveau jeu de données améliore la façon dont les machines lisent et répondent aux documents.

CARP améliore la performance des LLM dans la classification de texte grâce à la collecte d'indices et au raisonnement.

Les chercheurs utilisent des graphiques pour améliorer les algorithmes dans les processus de prise de décision.

Un aperçu de l'apprentissage auto-supervisé et de son importance dans l'IA moderne.

Explorer des méthodes pour améliorer l'apprentissage avec peu d'étiquettes de données.

Explorer de nouvelles méthodes pour rendre les transformers de vision plus accessibles avec peu de données.

Présentation d'un nouveau système pour améliorer la vitesse et l'efficacité des LLMs génératifs.

Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage dans les modèles de machines grâce à des stratégies d'enseignement efficaces.

Un aperçu de l'importance d'identifier les classes connues et inconnues en IA.

Un aperçu des défis d'équité dans les systèmes de recommandation et des solutions possibles.

De nouvelles méthodes améliorent la précision des modèles sans données étiquetées.

Explorer comment l'apprentissage automatique améliore la compréhension des comportements moléculaires.

Cette étude examine comment les caractéristiques cachées dans les graphes peuvent prédire les résultats des nœuds.

Une nouvelle méthode améliore les performances des modèles dans les tâches de machine learning.

ClusterNS améliore l'échantillonnage négatif dans la représentation des phrases grâce à des techniques de clustering efficaces.

Présentation de ReBRAC, une nouvelle méthode qui améliore la performance du RL hors ligne grâce à des choix de conception.

De nouvelles stratégies améliorent la façon dont les concepts sont représentés dans les modèles de langage.

BSGAN propose une nouvelle méthode pour s'attaquer aux jeux de données déséquilibrés en apprentissage automatique.