Chao Yin, Quentin Cappart
et Gilles Pesant
Communication écrite (2024)
Un lien externe est disponible pour ce document
| Département: | Département de génie informatique et génie logiciel |
|---|---|
| URL de PolyPublie: | https://publications.polymtl.ca/58701/ |
| Nom de la conférence: | 21st International Conference on Integration of Constraint Programming, Artificial Intelligence and Operations Research (CPAIOR 2024) |
| Lieu de la conférence: | Uppsala, Sweden |
| Date(s) de la conférence: | 2024-05-28 - 2024-05-31 |
| Maison d'édition: | Springer Nature |
| DOI: | 10.1007/978-3-031-60599-4_19 |
| URL officielle: | https://doi.org/10.1007/978-3-031-60599-4_19 |
| Date du dépôt: | 26 juin 2024 12:51 |
| Dernière modification: | 25 sept. 2024 16:51 |
| Citer en APA 7: | Yin, C., Cappart, Q., & Pesant, G. (mai 2024). An Improved Neuro-Symbolic Architecture to Fine-Tune Generative AI Systems [Communication écrite]. 21st International Conference on Integration of Constraint Programming, Artificial Intelligence and Operations Research (CPAIOR 2024), Uppsala, Sweden. https://doi.org/10.1007/978-3-031-60599-4_19 |
|---|---|
Statistiques
Dimensions
Actions réservées au personnel
|
Afficher document |
