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Une approche pratique pour aborder les problèmes éthiques dans les équipes de data science.

De nouvelles méthodes améliorent la précision dans la reconnaissance vocale brouillée en utilisant de grands modèles de langue.

Explorer pourquoi les explications des modèles d'IA sont essentielles pour la confiance et la fiabilité.

Une nouvelle approche réduit le biais dans les modèles de machine learning avec déséquilibre de classes.

Cet article examine la structure et la représentation des propriétés numériques dans les modèles de langage.

Apprends comment la perte d'histogramme améliore les prédictions de régression en modélisant l'incertitude.

De nouveaux ensembles de données améliorent les prédictions et la compréhension des propriétés des nanomatériaux grâce à l'apprentissage automatique par graphe.

Une nouvelle méthode permet de nommer des objets sans catégories prédéfinies pendant les tests.

Une méthode pour réduire la redondance dans les représentations de données multi-vues.

G-NoCL utilise des modèles génératifs pour améliorer l'apprentissage continu sans avoir besoin d'une tonne de données étiquetées.

Cet article parle des solutions pour les applications de parole dans les langues avec peu de données transcrites.

Ce papier présente un cadre novateur utilisant des réseaux neuronaux quantiques pour l'approximation de matrices unitaires.

Des chercheurs combinent des réseaux de neurones pour améliorer la précision et l'efficacité des simulations.

Un regard sur la propagation des croyances circulaires et son impact sur les systèmes complexes.

Une nouvelle méthode pour améliorer l'entraînement des modèles à partir de données graphiques bruyantes.

X-LLaVA améliore les capacités multilingues pour répondre à des questions visuelles.

Apprends comment les têtes de projection améliorent les modèles d'apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité et l'adaptabilité de la conception des réseaux de neurones selon les tâches.

Cet article présente StateFlow, un cadre pour améliorer la performance des tâches des LLM.

Voici SQ-LLaVA, une méthode qui améliore la question et la compréhension des images.

Cette étude examine le rôle des exemples synthétiques dans la vérification de l'auteur.

Une nouvelle méthode auto-supervisée améliore la détection d'objets courants dans plusieurs images.

Les réseaux de neurones probabilistes offrent une meilleure compréhension de l'incertitude dans la modélisation scientifique.

De nouvelles méthodes améliorent l'efficacité des systèmes de recommandation en s'attaquant à la rareté des données.

Un aperçu du comportement particulier des réseaux de neurones profonds pendant l'entraînement.

Un outil flexible conçu pour différentes situations d'étiquetage de données.

Un nouveau cadre s'attaque au biais dans les prédictions de données urbaines pour les villes intelligentes.

Une nouvelle méthode pour estimer la taille de la population avec des données limitées.

Explorer l'apprentissage par transfert dans les algorithmes quantiques pour améliorer la résolution de problèmes.

Cette étude se concentre sur la RCN dans les appels de bénéfices des banques brésiliennes.

Une méthode en deux étapes améliore la performance du modèle à travers différents groupes de données.

Un nouveau cadre améliore l'évaluation de la détection d'objets à travers différents types de données.

CQR améliore la compréhension et les réponses dans les conversations en reformulant les questions floues.

Une nouvelle approche pour améliorer l'apprentissage automatique avec des données étiquetées limitées.

Un aperçu d'un nouveau système pour améliorer les expériences de shopping en ligne.

Une nouvelle méthode s'attaque aux défis de l'étiquetage des nœuds dans des environnements ouverts.

Le lissage des étiquettes améliore la précision mais peut nuire à la fiabilité de la classification sélective.

Une nouvelle vision des algorithmes comme des entités dynamiques qui interagissent avec le monde.

Une nouvelle méthode améliore la détection d'objets en utilisant des modèles génératifs et des données limitées.

Une nouvelle méthode intègre des contraintes dans des circuits probabilistes pour de meilleures prédictions.