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BinaryAlign améliore la précision de l'alignement des mots pour les langues à ressources élevées et faibles.

Une nouvelle approche améliore la précision de l'imagerie médicale en utilisant des données non étiquetées et des techniques d'auto-supervision.

Une nouvelle méthode évalue les associations de données trompeuses dans les modèles d'apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode permet aux modèles de langage de générer leurs propres données d'entraînement pour de meilleures performances.

Siamese-PTM booste le recrutement de patients pour les essais cliniques en utilisant l'apprentissage profond.

CDFL améliore la reconnaissance d'activité humaine tout en garantissant la vie privée des données et l'efficacité.

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Une nouvelle approche aide les modèles à s'adapter efficacement à des environnements de données imprévisibles.

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Examiner comment améliorer la certitude dans les prédictions de l'IA grâce à une perte conflictuelle.

La théorie du contrôle améliore les méthodes d'optimisation pour de meilleures performances des systèmes dans divers domaines.

De nouvelles méthodes s'attaquent aux défis de l'apprentissage automatique pour une meilleure performance.

MolTRES améliore la prédiction chimique en intégrant des connaissances et des méthodes de formation innovantes.

L'apprentissage automatique améliore la prédiction des coefficients d'activité dans les mélanges chimiques.

Une nouvelle méthode améliore la modélisation des données dans des zones avec peu d'infos.

Dartboard améliore la récupération dans les modèles de langage en maximisant les infos pertinentes.

Combine des données étiquetées et non étiquetées pour améliorer la précision du modèle.

La distillation de représentation relationnelle améliore l'efficacité et la précision du modèle dans le transfert de connaissances.

Apprends comment l'approximation de faible rang simplifie les gros ensembles de données pour une analyse efficace.

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De nouvelles méthodes améliorent la représentation d’image et l’efficacité du traitement.

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Une nouvelle méthode améliore le transfert de connaissance dans les réseaux de neurones.

J-CHAT propose un grand jeu de données open-source pour améliorer les systèmes de dialogue parlé.

Un nouveau cadre évalue les modèles d'IA qui prédisent les réactions cellulaires aux changements.

Apprends comment l'apprentissage en contexte améliore les modèles prédictifs en utilisant plusieurs ensembles de données.

La méthode SUWR améliore la clarté et la fiabilité de la sélection des caractéristiques dans les prédictions.

Explorer la valeur des modèles à peu près équivariants en apprentissage automatique.

Cet article examine comment la quantification peut améliorer l'efficacité de l'entraînement des modèles de langage Transformer.

Un nouveau modèle renforce la connexion entre les vidéos et leurs descriptions textuelles.

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Découvrez comment GDAN améliore l'analyse du risque de crédit en utilisant des techniques de graphes avancées.

Un nouveau cadre combine différents types de guidance pour améliorer les performances de segmentation.

Examiner les hypothèses dans les méthodes d'optimisation en deep learning et leurs implications dans le monde réel.

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Combiner des LLM et Prolog améliore le raisonnement dans la génération de texte.