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LiPoR propose une nouvelle façon de gérer des explications plausibles sans étiquettes claires.

LMSI permet aux modèles de langue d'améliorer leurs performances sans avoir besoin d'une grosse contribution humaine.

Un nouveau cadre aide les modèles de langage à apprendre de leurs erreurs pour donner de meilleures réponses.

Béryllium simplifie la recherche de code d'algorithmes avec des recherches en pseudo code.

Le questionnement socratique améliore la pensée critique dans les modèles de langage pour de meilleures résolutions de problèmes.

Explorer le raisonnement par cas pour une compréhension machine lecture efficace.

Cet article examine des stratégies pour gérer l'apprentissage des langues sans perdre les connaissances antérieures.

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Cette étude explore de nouvelles méthodes pour améliorer la résolution de problèmes de maths en utilisant des modèles linguistiques.

Une nouvelle méthode simplifie la création d'images à partir de descriptions textuelles.

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Une nouvelle approche combine des tâches de cloze et de l'augmentation de données pour améliorer la performance des QA.

De nouvelles stratégies améliorent la capacité de l'intelligence artificielle à généraliser au-delà des données d'entraînement.

Une nouvelle méthode améliore la performance des grands modèles de langage pour répondre à des questions complexes.

Cet article parle du rôle des marqueurs de discours dans l'extraction d'arguments.

Une étude sur comment les erreurs de langage affectent l'apprentissage avec des agents pédagogiques.

Apprends comment les connexions de compétences améliorent les prévisions de performance des étudiants.

Examiner comment les GLMs peuvent amplifier les biais linguistiques dans la communication quotidienne.

Nouvelle plateforme combine les fonctions de PMU avec l'accessibilité des compteurs intelligents pour un meilleur suivi du réseau.

Le cadre R2A améliore la réponse aux questions vidéo en utilisant la recherche de texte.

Évaluer comment les modèles de langage avancés influencent les évaluations de programmation et l'éducation.

Ce travail combine des données de parties d'échecs et des insights linguistiques pour améliorer la prise de décision de l'IA.

Une étude sur la capacité de ChatGPT à réussir l'examen de diplôme de fin d'études secondaires au Vietnam.

Cette étude révèle de nouvelles stratégies pour minimiser le regret dans l'apprentissage en ligne.

Explorer des méthodes pour apprendre efficacement avec peu de données en reconnaissance d'images.

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Examiner l'efficacité des données synthétiques dans les tâches de correction des erreurs grammaticales.

HIVA améliore les interactions à l'Université Internationale Ala-Too grâce à la technologie 3D.

Une étude sur l'efficacité des modèles de langue pour la correction grammaticale en portugais brésilien.

Un cadre pour améliorer l'apprentissage en ligne en minimisant le regret de décision.

Une nouvelle approche améliore la détection de contenu écrit par l'IA.

Cette étude présente un jeu de données pour évaluer la complexité des mots pour les lecteurs japonais non natifs.

Bluefish simplifie la création graphique pour des données complexes, améliorant la clarté et l'accessibilité.

Une nouvelle approche pour améliorer l'apprentissage auto-supervisé grâce à une information mutuelle conjointe.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité des systèmes de recherche conversationnelle.

Une nouvelle méthode utilise des modèles de langue pour corriger les erreurs d'écriture en russe.

Examiner le fossé entre les modèles de langage et la vraie intelligence.