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Cet article examine les défis de la prédiction de liens à cause des changements dans la distribution des données.

Un nouveau cadre utilisant l'analyse de Fourier améliore la modélisation des systèmes complexes.

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Une nouvelle approche pour inclure des idées personnelles dans les modèles d'apprentissage automatique pour de meilleurs résultats.

Cet article présente une approche efficace pour identifier des chemins courts dans des réseaux complexes.

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Une méthode pour améliorer les modèles d'étudiants en utilisant les connaissances des modèles de professeurs plus performants.

Un nouveau système permet de créer des modèles 3D à partir d'images réelles uniques.

Découvre comment les tokens hors vocabulaire améliorent la précision des recommandations.

Comment les organisations peuvent garder les modèles d'IA pertinents et précis.

Méthodes efficaces pour gérer les labels bruyants dans des données de haute dimension pour une meilleure classification.

Cette étude utilise des modèles de transformeurs pour trouver de forts lentilles gravitationnelles dans des données astronomiques.

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Un nouveau cadre pour créer des classificateurs d'apprentissage automatique fiables et précis.

De nouvelles méthodes améliorent les ensembles de données d'images tout en garantissant la vie privée et la performance.

Une nouvelle architecture GNN améliore les prédictions grâce à une expressivité renforcée et une intégration des fragments.

Une nouvelle méthode pour interpréter des tableaux directement à partir d'images améliore l'analyse des données.

Combiner des approches pour améliorer les prédictions des interactions entre substances.

CFG++ améliore la génération et l'édition d'images, offrant une meilleure correspondance avec les invites textuelles.

Une nouvelle méthode améliore l'adaptabilité des modèles dans les tâches d'apprentissage avec peu d'exemples.

La recherche met en avant des méthodes pour améliorer les modèles de langue grâce aux retours des humains.

Une nouvelle méthode améliore la précision des modèles d'apprentissage automatique sur des données inédites.

Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage de l'IA en utilisant des données de préférence hors ligne et des retours humains.

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Un nouveau modèle offre une meilleure clarté et efficacité pour combler les lacunes des graphes de connaissances.

Présentation d'une bibliothèque modulaire pour prendre des décisions facilement en utilisant des modèles de diffusion.

SimGen améliore l'entraînement des voitures autonomes avec des données synthétiques réalistes.

La recherche se concentre sur la minimisation de l'oubli dans l'apprentissage continu grâce à des limites théoriques.

L'enquête Euclid vise à dénicher de nouveaux amas globulaires dans des galaxies lointaines.

Une nouvelle méthode améliore l'adaptabilité des modèles à travers différents domaines en utilisant l'apprentissage par invite et l'alignement des gradients.

Une nouvelle méthode utilise des explications en langage naturel pour améliorer la correspondance d'entités.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité et la flexibilité dans le traitement des GNNs de sous-graphe.

Présentation des Deep Double Poisson Networks pour de meilleures prédictions discrètes.

OLGA classe efficacement les nœuds de graphe pour des tâches d'apprentissage à une seule classe en utilisant des techniques innovantes.

Cet article examine les réseaux linéaires profonds et l'impact de la netteté sur l'entraînement.

Le dataset XLand-100B supporte l'apprentissage par renforcement en contexte avec plein d'exemples de tâches.

Une nouvelle méthode améliore la classification des graphes en utilisant des motifs et des sous-graphes.

Un nouveau modèle améliore la segmentation des tumeurs en imagerie médicale malgré les limitations de données.