Présentation d'une nouvelle méthode pour estimer les compteurs dans les formules DNF.
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La science de pointe expliquée simplement
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Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage à partir de graphes malgré le bruit des données.
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Une nouvelle approche améliore l'apprentissage sans échantillon pour une meilleure classification des données IoT.
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MM-RCR améliore la prédiction des conditions de réaction optimales en synthèse chimique.
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Un nouveau jeu de données vise à améliorer la création d'affiches scientifiques grâce à l'analyse de mise en page.
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Une nouvelle méthode améliore la précision de l'interpolation en utilisant des fonctions d'échelle apprises.
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Explorer comment des jeux de données diversifiés améliorent les petits modèles linguistiques dans le domaine de la santé.
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Un système qui crée des rythmes de batterie uniques à partir de prompts écrits pour les musiciens.
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Présentation de PolyRAG, un système qui améliore la précision de la recherche d'infos dans des domaines spécialisés.
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De nouvelles techniques améliorent la qualité des échantillons dans les modèles de diffusion discrets.
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Explorer les biais humains et leur impact sur l'équité de l'IA.
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Nouveau jeu de données et modèle améliorent les prévisions des mouvements d'avions dans les aéroports.
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MoFO aide les grands modèles de langage à garder leur savoir pendant le fine-tuning sans perdre en performance.
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De nouvelles méthodes améliorent la segmentation sémantique en prenant en compte les relations entre les classes.
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Cette étude présente une nouvelle méthode pour les encodages positionnels dans les graphes dirigés.
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Présentation de CNES pour une prédiction de lien efficace dans des réseaux en évolution.
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De nouvelles méthodes d'entraînement améliorent les LLM pour de meilleures suggestions de produits en ligne.
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Une nouvelle approche de données synthétiques améliore la privacy dans l'apprentissage fédéré.
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SynthVLM crée des données synthétiques de haute qualité pour entraîner des modèles de langage visuel de manière efficace.
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BVI-AOM propose une ressource variée pour optimiser les techniques de compression vidéo.
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JaColBERTv2.5 booste les performances de recherche en japonais avec moins de données.
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Meltemi 7B apporte des outils d'IA avancés aux locuteurs grecs.
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Un nouveau jeu de données pour analyser les documents d'identité afin d'aider les services en ligne.
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Un aperçu des méthodes améliorées pour ajuster les taux d'apprentissage dans les modèles d'apprentissage automatique.
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Cette recherche étudie l'impact de l'élagage et des structures aléatoires sur la performance des RNN.
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De nouvelles méthodes améliorent l'estimation des effets de traitement pour des résultats à forte queue dans les expériences.
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Une nouvelle méthode améliore l'entraînement des modèles de langage épars tout en minimisant la perte de performance.
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Une méthode pour développer des politiques résilientes pour les drones dans des environnements incertains.
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Penzai et Treescope simplifient la manipulation et la visualisation des modèles en apprentissage automatique.
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CAF-PoNo améliore l'analyse causale en utilisant des flux de normalisation, garantissant l'inversibilité dans des relations complexes.
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