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CoAPT améliore la classification d'images grâce à des mots d'attribut contextuels dans le réglage de prompt.

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Présentation d'une méthode pour créer des vues de rue de haute qualité sur de longues distances.

Présentation de l'exploration latente aléatoire : une nouvelle méthode pour améliorer l'exploration des agents.

Une nouvelle méthode améliore l'estimation de l'incertitude dans les applications d'apprentissage automatique.

Euclide cherche à percer les mystères de l'énergie noire et de la matière noire.

Explorer la technologie pour simplifier le processus de codage médical et améliorer la précision.

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Cet article traite des problèmes de mauvaise calibration dans les modèles vision-langage et propose des solutions.

ZeroMMT utilise des données multimodales monolingues pour améliorer la traduction sans avoir besoin de jeux de données coûteux.

Une étude sur à quel point les LLMs fonctionnent comme des bases de connaissances fiables.

Qalam offre une meilleure reconnaissance pour le texte et l'écriture arabe.

Le Dynamic Semantic Adjuster améliore les performances d'apprentissage auto-supervisé sur plusieurs tâches.

Une étude sur l'optimisation des agents RL par une sélection soigneuse des instances d'entraînement.

Découvre comment l'approximation de rang faible simplifie les grandes matrices et améliore les calculs.

Cet article parle de comment les méthodes bayésiennes améliorent la confiance dans les prédictions des réseaux de neurones.

Un nouveau modèle améliore la prédiction de trajectoire pour les voitures autonomes dans des conditions variées.

Une méthode pour optimiser la collecte de données patients pour de meilleurs résultats de santé.

CycleMix améliore les modèles d'IA en mélangeant les styles d'images pour de meilleures performances.

LIAR propose une nouvelle façon de tailler des modèles sans les réentraîner, améliorant l'efficacité et la performance.

Une nouvelle méthode améliore l'inférence de vérité dans le crowdsourcing en se concentrant sur le comportement des travailleurs.

Un nouvel outil pour évaluer les LLM dans les tâches de mining de processus.

Un nouveau modèle utilise l'apprentissage profond pour améliorer les performances dans l'analyse de données tabulaires.

Une nouvelle architecture pour soutenir la qualité et l'intégration des données marines.

RAG combine la récupération de données et la génération de texte pour améliorer la performance des modèles de langage.

Un nouveau cadre améliore la connexion entre les visages et les voix, surtout dans des environnements bruyants.

Cet article parle d'une méthode pour mieux prévoir l'incertitude des données de séries temporelles.

MetaAug réduit le surapprentissage en PTQ grâce à des transformations de données innovantes.

Un aperçu de comment les réseaux de neurones combinent des caractéristiques pour représenter des relations complexes.

Une nouvelle méthode qui améliore les performances des LLM tout en réduisant l'utilisation des ressources.

Une nouvelle approche pour comprendre les réseaux de neurones grâce à des transformateurs semi-synthétiques.

ChatQA 2 améliore la performance dans le traitement des longs textes et des tâches de recherche.

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Une nouvelle théorie dévoile des infos sur l'apprentissage continu et l'oubli dans l'IA.

Un ensemble de données solide pour entraîner des systèmes d'IA avancés basés sur le chat.

Nouveau jeu de données aide l'IA à améliorer les soins d'urgence et la prise de décision pour les patients.

Explorer le rôle des réseaux de tenseurs dans l'amélioration de l'apprentissage automatique quantique.