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Nous avons compilé des centaines d'entrées connexes pour vous aider à comprendre "l'intelligence artificielle"
ReinFlow se caractérise par une implémentation légère, des capacités d'exploration intégrées et une large applicabilité à diverses variantes de stratégies de streaming.
Le chiffrement hybride complet (FHE) est largement utilisé dans des domaines tels que la sécurité du cloud computing, l'apprentissage fédéré, l'analyse des données médicales et la collaboration en matière de données financières.
BRFL est conçu pour résoudre le problème des attaques byzantines qui surviennent lors de l'agrégation de modèles.
EGMN a réussi à capturer les effets d'interaction potentiels entre les préférences des utilisateurs et les caractéristiques vidéo.
SAC Flow atteint des performances de pointe en matière de contrôle continu et de fonctionnement des robots.
UserBench vise à évaluer et à améliorer la capacité d'un agent à comprendre, à interagir avec et à s'adapter à la communication des utilisateurs dans le monde réel.
PLACER est rapide et stochastique, et peut facilement générer des ensembles de prédictions pour cartographier l'hétérogénéité conformationnelle.
Grâce à ses avantages significatifs, RAE est en passe de devenir le nouveau choix par défaut pour l'entraînement des Transformers de diffusion.
Compte tenu des limites des techniques de réglage fin existantes telles que GRPO, GVPO est apparu comme un paradigme de post-entraînement fiable et polyvalent.
ReCA possède des capacités de généralisation en termes de scénarios d'application et d'échelle du système, et le taux de réussite des tâches a été amélioré par 4.3%.
DexFlyWheel est un paradigme de génération de données évolutif et auto-améliorant pour les opérations agiles.
NovaFlow est capable de manipuler des objets rigides, articulés et déformables sous différentes formes robotiques.
TreeSynth fait preuve d'une robustesse et d'une évolutivité exceptionnelles dans la synthèse de données à grande échelle.
GTA surpasse nettement les méthodes de référence SFT standard et les méthodes RL de pointe dans de multiples benchmarks de classification de texte.
ACE permet aux agents de s'améliorer en optimisant dynamiquement le contexte d'entrée.
L'essor du codage Vibe a non seulement changé la forme de la programmation, mais a également remodelé l'écosystème du développement logiciel.
Par analogie avec le concept de chaînes de pensée dans le domaine du LLM, le CoF est applicable aux modèles vidéo génératifs d'aujourd'hui.
Des expériences sur trois capacités d'alignement démontrent l'efficacité du TAE, en particulier son réalisme, qui surpasse la référence 25.8% à un coût très faible.
L'émergence de l'hypothèse de la loterie a donné lieu à une série de méthodes permettant d'entraîner efficacement les réseaux neuronaux.
TileLang, avec son paradigme unifié de blocs et de threads et ses capacités de planification transparentes, répond aux exigences de puissance et de flexibilité nécessaires au développement des systèmes d'IA modernes.
RPN et Fast R-CNN sont combinés en un seul réseau pour la détection d'objets en partageant des caractéristiques convolutionnelles.
CSA vise à concevoir des systèmes non seulement sécurisés, mais aussi véritablement utiles.
CaT peut être utilisé au moment des tests pour améliorer le temps d'inférence, ou intégré au RL (CaT-RL) pour améliorer les politiques.
MCP est utilisé pour connecter les assistants IA à l'endroit où les données sont stockées, y compris les référentiels de contenu, les outils commerciaux et les environnements de développement.