NeuroPruneは、性能を維持しながら言語モデルを縮小させて、より速く、よりアクセスしやすくしてくれるんだ。
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コンピューターサイエンス - 機械学習
RSSさまざまな分野で欠損値のある縦断データを分析するための新しいフレームワーク。
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限られた通信チャネルの下でのモデルフリー制御技術の探求。
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効率的な少数ショット学習のためのリーマンメタラーニングを探る。
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四つのアフリカの国々のAIに対する準備状況とローカライズ戦略の必要性を評価する。
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新しい方法がAIの予測の信頼性を高めてる、特に重要な分野で。
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DGMsが小売のサプライチェーン効率をどう高めるかを探ってる。
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どの角度からでも物体を認識する機械の改善に関する研究。
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効率を上げて大きなモデルを微調整する新しい方法。
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新しい方法が複雑な確率分布のサンプリング効率を向上させる。
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新しい方法が、世界の意思決定者が多くの地方の代理人を効果的に管理するのを助ける。
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CAG-ODEは、相互作用するエージェントや複数の介入があるシステムの予測を強化するよ。
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EBBSを見て、その翻訳品質向上における役割について。
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過去の観察に依存するデータから効果的に学ぶための戦略。
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新しい方法が、ラベルなしで音の認識と音源の特定を向上させる。
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新しいアンサンブルアプローチが複雑な文構造の解析を改善する。
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研究は、気候変動によってAMOCが崩壊する可能性を評価している。
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この記事では、異なる目的を持つクライアントのためのフェデレーティッドバンディット学習の方法を紹介するよ。
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トランスフォーマーとそのインコンテキスト自己回帰学習法の分析。
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機械学習でオーバーフィッティングを防ぐための連続モデル評価の方法。
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新しい方法が言語モデルのテストの堅牢性を高め、斬新さを優先してるよ。
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新しいフレームワークが言語モデルのマルチターン意思決定を強化するよ。
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言語モデルを使ってASR精度を向上させる新しいベンチマーク。
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攻撃に対してより強力な機械学習モデルを作るための敵対的トレーニングを調べてる。
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機械学習におけるプライバシーと公平性について、差分プライバシーと最悪グループリスクを通じて話す。
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薬の発見における深層学習手法を見てみよう。
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ホークとグリフィンは、効率的な言語処理の新しい基準を作った。
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Forchestraは需要予測のためにスケーラブルで正確な予測を提供してるよ。
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研究は、魚の泳ぎを理解し、水中ロボットの設計を改善するための高度な方法を探求している。
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新しい方法でコードスイッチングユーザーの音声認識が改善されたよ。
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LRRは、より良いパラメータ最適化を通じて、ニューラルネットワークのトレーニング効率とパフォーマンスを向上させるんだ。
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音の分析が機械の問題を効率的に特定するのにどう役立つかを学ぼう。
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bGPTは、デジタルモデルや予測をより良くするためにバイナリデータに焦点を当ててるよ。
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新しいモデルは、物体検出の決定についてもっとわかりやすい説明を提供してくれる。
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強化学習における意思決定を改善するためのVQCの可能性を調べる。
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TimeXerは、より良い時系列予測のために外部要因を統合するよ。
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AIの意思決定説明の信頼性を高める方法を探ってるよ。
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新しいアルゴリズムがスパースデータの状況でプライバシーと精度を向上させるよ。
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カーネルロジスティック回帰が人間の選択を予測する役割を探る。
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Spyxライブラリは、スパイキングニューラルネットワークのトレーニング効率を向上させるよ。
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