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Les robots planifient maintenant leurs mouvements efficacement en utilisant des tâches en langage naturel et des graphes de scène.

Des recherches explorent comment l'IA interprète la justice et la moralité dans le langage.

Analyser les effets du fine-tuning et proposer le prompting conjugué comme solution.

Analyser le biais de genre dans les modèles de langage à travers l'inférence en langage naturel.

Cette étude améliore les modèles G2P en se concentrant sur les zones sujettes aux erreurs pendant l'entraînement.

Un nouveau jeu de données améliore la compréhension de la science des océans et du climat par l'apprentissage automatique.

La recherche combine des modèles de langue et de diffusion pour améliorer les défenses contre les attaques adversariales.

Nouveau cadre améliore l'évaluation des systèmes de traduction de la parole.

Découvrez comment les LLM améliorent la précision dans la traduction de langages ambigus.

Une étude sur la détection de discours haineux dans le langage des réseaux sociaux algériens.

La recherche relie le codage prédictif et l'apprentissage automatique pour améliorer la compréhension du langage.

AceGPT améliore le traitement de la langue arabe adapté à la culture et aux valeurs locales.

Cette étude combine des LLM et des SLM pour améliorer la détection des fake news.

Une nouvelle méthode génère des exemples contrefactuels pour une meilleure évaluation et entraînement des modèles.

StyloMetrix donne des infos sur les styles d'écriture en polonais, anglais, ukrainien et russe.

Un aperçu de comment la diarisation linguistique aide dans les conversations multilingues.

Les modèles de langue modernes améliorent la précision et la qualité de la normalisation du texte.

Recherche sur l'identification des textes générés par l'IA à travers différents modèles sans entraînement supplémentaire.

Combiner des méthodes multilingues et spécifiques à chaque langue pour mieux détecter les discours de haine.

Examiner comment l'évolution du langage influence les modèles de détection des abus en ligne.

De nouvelles méthodes améliorent l'adaptabilité des modèles linguistiques tout en gardant les connaissances passées.

Améliorer la précision des modèles de langue dans les questions médicales grâce à des techniques d'édition de modèle.

Un aperçu de comment les machines traitent le texte, les images et l'audio.

Examiner la fiabilité des retours humains pour évaluer les résultats des modèles de langue.

Un nouveau cadre améliore la détection des langages nuisibles en ligne grâce à un apprentissage continu.

De nouvelles méthodes améliorent la traduction automatique pour les langues à faible ressources.

Examiner comment les biais influencent la qualité des évaluations des modèles de langage.

Une nouvelle méthode combine des modèles de langage avec l'apprentissage par renforcement pour former des IA.

De nouvelles méthodes améliorent le traitement et la génération de la parole dans les modèles linguistiques.

SelfExtend propose une nouvelle approche pour améliorer le traitement de longs textes par les LLMs.

Ce papier examine des techniques pour réduire les hallucinations dans les modèles de langage pour une meilleure précision.

Un nouveau cadre améliore le raisonnement visuel en utilisant des modèles de langage comme contrôleurs.

Explorer comment les modèles de langue se remettent et s'adaptent après des changements.

Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage de nouvelles classes avec moins de données.

Une nouvelle méthode pour diacritiser correctement le texte arabe est introduite.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité de la récupération à travers les langues sans avoir besoin de traduire lourdement.

Un nouveau jeu de données pour améliorer la reconnaissance d'images et de textes dans le e-commerce.

Examiner la nature et les capacités des modèles de langage pour générer du texte significatif.

Un ensemble de données teste les modèles de langue sur des tâches de langage autoréférentiel.

La fusion QE améliore la qualité de la traduction en combinant plusieurs résultats candidats.