ProFeが分散型フェデレーティッドラーニングでのコミュニケーションをどう改善するかを見つけよう。
Pedro Miguel Sánchez Sánchez, Enrique Tomás Martínez Beltrán, Miguel Fernández Llamas
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注意ヘッドが機械翻訳における代名詞の曖昧さ解消にどう影響するか探ってみて。
Paweł Mąka, Yusuf Can Semerci, Jan Scholtes
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新しい方法が研究者や開発者のためにバイナリコードの解釈を簡単にした。
Hanxiao Lu, Hongyu Cai, Yiming Liang
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研究者たちが敵対的手法を使ってNLIモデルの欠陥を明らかにした。
Chetan Verma, Archit Agarwal
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ANaGRAMは、機械学習と物理学を組み合わせて、より良い問題解決を目指してるよ。
Nilo Schwencke, Cyril Furtlehner
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予測不確実性指数が概念ドリフト検出をどう改善するか学ぼう。
Pengqian Lu, Jie Lu, Anjin Liu
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ディープスペクトルクラスタリングは、高度な技術を使ってクラスタリングの精度を向上させるよ。
Wengang Guo, Wei Ye
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量子リザーバーが機械学習やその先でデータ処理をどう変革するかを発見しよう。
Alexander Yosifov, Aditya Iyer, Vlatko Vedral
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新しいフレームワークが、機械学習が新しいタスクを学びながら知識を保持する能力を向上させる。
Baocai Yin, Ji Zhao, Huajie Jiang
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物体認識技術における地理的バイアスの課題に対処する。
Rahul Nair, Gabriel Tseng, Esther Rolf
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データセットのバイアスはAIの予測を悪化させて、不公平な結果を引き起こすことがある。
Bhanu Tokas, Rahul Nair, Hannah Kerner
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変分推論と正規化フローが統計モデルをどう改善するか学ぼう。
Abhinav Agrawal, Justin Domke
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データの変化に対してニューラルネットワークが正確であるかどうかを確認する方法を学ぼう。
Xin Wang, Feilong Wang, Xuegang Ban
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NITROはNPUsでLLMsを実行するためのギャップを埋めて、パフォーマンスと効率を向上させるよ。
Anthony Fei, Mohamed S. Abdelfattah
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制約のある非線形曲線が画像分類手法をどう改善するかを発見しよう。
Vijay Prakash S
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ロボットが厳しい状況を安全に対処できるように教えるのは、彼らの成功にとって超大事だよ。
Hongpeng Cao, Yanbing Mao, Lui Sha
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言語モデルが話すべき時と静かにすべき時を知るための方法。
Hyuhng Joon Kim, Youna Kim, Sang-goo Lee
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ファンデーションモデルは高エネルギー物理学における粒子衝突の分析を改善する。
Joshua Ho, Benjamin Ryan Roberts, Shuo Han
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自己バイアス補正キャリブレーションが機械学習におけるカテゴリ認識をどう改善するかを発見しよう。
Wenbin An, Haonan Lin, Jiahao Nie
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機械学習が流体の挙動についての理解をどう変えているかを知ってみよう。
Mukesh Karunanethy, Raghunathan Rengaswamy, Mahesh V Panchagnula
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効率的なグラフデータ分析の新しい手法を紹介するよ。
Shashank N. Sridhara, Eduardo Pavez, Antonio Ortega
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アクティブラーニングの新しい手法がモデルの効率を上げて、不確実性に対処するよ。
Jake Thomas, Jeremie Houssineau
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言語モデルが効果的に動作しながら安全でいられる新しい方法。
Xin Yi, Shunfan Zheng, Linlin Wang
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適切な重み付けがマルチタスクにおけるAIのパフォーマンスをどう向上させるか学ぼう。
Hugo Monzón Maldonado, Thomas Möllenhoff, Nico Daheim
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MIAdamがディープラーニングでモデルのパフォーマンスと一般化をどう向上させるかを学ぼう。
Long Jin, Han Nong, Liangming Chen
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革新的なプルーニング技術がAIモデルをもっと効率的で効果的にする。
Xuan Shen, Zhao Song, Yufa Zhou
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ディープメトリックラーニングが画像認識や検索システムをどう改善するかを学ぼう。
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因果的一貫性のある正規化フローは、データモデリングで公平な結果を保証するよ。
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Maryam Aliakbarpour, Konstantina Bairaktari, Adam Smith
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感情検出をより良くするために、動画と音声を組み合わせる。
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Krony-PTは、高いパフォーマンスを維持しつつ、言語モデルを縮小してより広いアクセスを実現するよ。
M. Ayoub Ben Ayad, Jelena Mitrovic, Michael Granitzer
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新しい技術が機械の映像シーンの認識と解釈を改善してる。
Phúc H. Le Khac, Graham Healy, Alan F. Smeaton
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不均衡データセットの予測を改善するための新しいグループ学習法。
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