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HesScale migliora l'efficienza nel machine learning stimando la diagonale di Hessian.

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CF-Diff combina il filtraggio collaborativo e i modelli di diffusione per dare consigli migliori.

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FPN-fusion offre previsioni efficienti e accurate per i dati delle serie temporali.

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Un nuovo metodo combina spiegabilità e privacy nel clustering per ottenere migliori informazioni dai dati.

FreeShap migliora l'attribuzione delle istanze per i modelli di linguaggio, aumentando affidabilità ed efficienza.

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Un metodo per bilanciare precisione e costo nei modelli di classificazione delle immagini.

Introducendo SGBD: una tecnica per migliorare l'efficienza del campionamento bayesiano.

Nuovi metodi come PromptFix aiutano a proteggere i modelli di linguaggio da minacce nascoste.

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Ehi, ti presento Chimera, un nuovo modello per l'analisi dei dati delle serie temporali multivariate.

Nuovo metodo migliora la quantificazione dell'incertezza nei modelli addestrati in modo avversariale.

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Un nuovo benchmark aiuta a migliorare le prestazioni dei GNN nonostante le sfide del rumore nelle etichette.

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Un nuovo dataset migliora lo studio dell'identificazione dei Raga nella musica indiana.

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