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Um novo método pra ajustar modelos de linguagem de forma eficiente com menos parâmetros.

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CLIP-CITE melhora os modelos CLIP para tarefas específicas, mantendo a flexibilidade.

Um novo método melhora a geração de imagens usando conjuntos de dados limitados de forma eficiente.

Melhorando sistemas de reconhecimento de fala para línguas com dados online limitados.

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Um novo método melhora modelos de NLP focando em transformações sintáticas.

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LoRA melhora o desempenho de grandes modelos de linguagem enquanto economiza recursos.

Um novo método simplifica a geração de imagens personalizadas a partir de texto.

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Um novo framework controla o aprendizado em contexto pra evitar o uso indevido em modelos de IA.

Um novo método combina dados de vídeo e IMU pra melhorar as técnicas de reconhecimento de ações.

Um novo método que melhora o desempenho do modelo através de uma gestão eficaz de outliers.

Apresentando a Adaptação de Subespaço Aleatório para um ajuste eficiente de modelos de linguagem.

Um projeto focado em melhorar a geração de histórias em árabe usando modelos avançados.

Estratégias para melhorar modelos de machine learning com conjuntos de dados que mudam.

Pesquisadores desenvolvem métodos pra melhorar modelos de linguagem em várias línguas.

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Estudo avalia a adaptabilidade dos modelos de linguagem em resumir tópicos diversos.

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Um novo método melhora a detecção de objetos em imagens de sensoriamento remoto.

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Um novo método melhora como os modelos de visão-linguagem se adaptam durante os testes.

Uma nova abordagem pra avaliar o desempenho do modelo e a retenção de conhecimento.

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