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OmChat excelle dans le traitement de gros textes et de données visuelles de manière efficace.

De nouvelles méthodes visent à améliorer les compétences en raisonnement des modèles de langage.

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ARMT améliore la mémoire et le traitement des longues séquences par l'IA.

Présentation d'une méthode pour améliorer l'extraction de sentiments dans le texte grâce à des arbres de dépendance latents.

Cette recherche améliore la reconnaissance des entités dans les récits cliniques en utilisant des modèles de langage ouverts.

Un nouveau cadre améliore l'adaptabilité des modèles vision-langage grâce à un traitement de données intelligent.

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Une nouvelle méthode pour sélectionner des langues diverses dans la recherche en traitement du langage naturel.

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Une nouvelle méthode améliore l'efficacité et la performance de LoRA dans l'entraînement de gros modèles.

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FALIP améliore la compréhension des images et du texte de CLIP sans modifier les originaux.

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Un nouveau repère évalue les capacités de raisonnement temporel des grands modèles de langage.

SBoRA améliore l'affinage des grands modèles de langage, économisant des ressources et boostant les performances.

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CodeCSE améliore le lien entre le code et les commentaires en utilisant l'apprentissage par contraste pour l'ingénierie logicielle.

GROD améliore la façon dont les transformateurs gèrent les données hors distribution pour de meilleures prédictions.

Un nouveau modèle détecte les biais sociaux dans le texte en utilisant des données synthétiques.

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