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Une plongée profonde dans l'importance d'interpréter les modèles de traitement du langage naturel.

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Un nouveau cadre améliore la précision pour prédire les diagnostics à partir de dossiers patients incomplets.

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CAReLU améliore l'apprentissage en équilibrant les valeurs positives et négatives dans les modèles d'apprentissage profond.

Un nouveau cadre améliore la prédiction des applis grâce à des techniques avancées d'intégration de données.

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Intégrer des indicateurs de complexité économique améliore notre compréhension des dynamiques urbaines.

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La sélection efficace des données est essentielle pour améliorer la performance des modèles de langue.

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xAI-Drop utilise l'explicabilité pour améliorer la performance et la clarté des réseaux de neurones graphiques.

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Un aperçu complet des méthodes d'apprentissage auto-supervisé dans la reconnaissance de texte.

MM-RCR améliore la prédiction des conditions de réaction optimales en synthèse chimique.

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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Explorer comment des jeux de données diversifiés améliorent les petits modèles linguistiques dans le domaine de la santé.

Un système qui crée des rythmes de batterie uniques à partir de prompts écrits pour les musiciens.

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