HawkEye améliore les modèles vidéo-texte pour traiter les vidéos plus longues efficacement.
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La science de pointe expliquée simplement
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Un cadre pour améliorer la performance du NLP à travers différents dialectes de langue.
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Ce modèle améliore la façon dont les questions sont répondues en utilisant des bases de connaissances, en s'attaquant aux requêtes sans réponse.
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Un nouveau modèle améliore les réponses aux requêtes logiques en utilisant des modèles de langage et des graphes de connaissances.
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Cette étude examine le rôle des exemples synthétiques dans la vérification de l'auteur.
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Un aperçu de l'attention adaptative gaussienne pour améliorer les performances de l'IA.
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Apprends les bases et l'importance de l'extraction d'informations dans le traitement des données textuelles.
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Explorer les difficultés d'évaluation des performances des tâches des modèles de langage et leurs limites.
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Une nouvelle méthode pour estimer la taille de la population avec des données limitées.
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Cette étude se concentre sur la RCN dans les appels de bénéfices des banques brésiliennes.
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CQR améliore la compréhension et les réponses dans les conversations en reformulant les questions floues.
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La nouvelle méthode SSCAE améliore la génération d'exemples adversariaux en traitement du langage naturel.
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Évaluer les capacités de raisonnement des LLM à travers le benchmark ARC.
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Une nouvelle approche simplifie le grounding vidéo en éliminant le besoin d'étiquettes temporelles précises.
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Évaluer les LLM sur leur capacité à traiter de longs textes en littérature.
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Une nouvelle approche améliore l'évaluation de la qualité des questions générées par machine.
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Larimar améliore les grands modèles de langage avec des mises à jour de mémoire en temps réel.
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Un nouveau benchmark met en lumière les forces et les faiblesses des VLLMs dans des tâches multimodales.
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Une nouvelle méthode améliore les performances des modèles de traitement du langage.
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Un aperçu approfondi de comment les fonctionnalités fonctionnent ensemble dans différents modèles d'IA.
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Un aperçu de comment les blocs de transformateurs linéaires améliorent les modèles de langue grâce à l'apprentissage contextuel.
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Ce papier montre comment le NLP aide la recherche sur les matériaux énergétiques.
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Une étude comparant les explications des modèles multilingues et monolingues et leur fidélité.
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Nouveau jeu de données et méthodes améliorent la reconnaissance NER pour le dialecte bavarois.
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Améliorer les capacités d'apprentissage des modèles d'IA grâce à de meilleures méthodes de formation.
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Examiner comment les gros modèles apprennent efficacement à partir de peu de données.
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De nouvelles méthodes améliorent la performance de l'OIE en intégrant des caractéristiques linguistiques.
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Cet article présente une nouvelle méthode pour améliorer l'ancrage visuel en fusionnant des données et des connaissances du modèle.
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Des recherches montrent comment les tokens de localisation améliorent le raisonnement spatial dans les modèles de langage uniquement textuels.
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La recherche explore l'utilisation de la traduction pour améliorer les performances des modèles de langue pour les langues à faibles ressources.
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Un nouveau cadre améliore le raisonnement logique pour les grands modèles de langage en utilisant Lean.
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Ce papier examine de nouvelles stratégies pour améliorer la récupération de documents grâce à l'élagage des tokens.
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SemLa offre de nouvelles perspectives sur les défis de classification de texte complexes.
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Cette étude examine comment le fine-tuning LoRA influence le regroupement de tokens dans les modèles Transformer.
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Présentation de Stance Reasoner pour améliorer la détection de la position sur les réseaux sociaux.
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Des recherches montrent des faiblesses dans la compréhension du langage des modèles 3D et proposent des solutions.
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Deux algorithmes innovants créent efficacement des exemples adversariaux subtils dans le traitement du langage.
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Explorer les avancées et les défis de la technologie des grands modèles de langue.
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Le cadre MExGen améliore les explications pour les modèles de langage génératifs, renforçant la confiance des utilisateurs.
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Présentation de RLRF : un cadre pour améliorer la performance des modèles de langue grâce à des retours détaillés.
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