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Une méthode post-hoc sans réentraînement pour améliorer la détection de données hors distribution.
Neuf modèles fondation pour données tabulaires testés sur des scénarios de shift de distribution : tous se dégradent, quelle que soit leur architecture.
Le framework VRRL entraîne les modèles vision-langage à corriger leurs erreurs en s'appuyant réellement sur les entrées visuelles, même hors distribution.