Analisando o papel do IKUN e do IKUN-C em traduzir várias línguas de forma eficaz.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
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Pesquisas mostram que substituir Embeddings Posicionais em modelos de tradução é eficaz.
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Analisando o papel dos dados em melhorar a tradução para línguas de baixo recurso.
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Esse artigo examina como os modelos reconhecem tom, estresse e acentos de pitch.
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Um olhar sobre os benefícios de modelos locais e pipelines de LLMOps.
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O estudo analisa a eficácia de LLMs especializados em tarefas clínicas.
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Saiba como chatbots personalizados podem melhorar a experiência educacional no ensino superior.
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Um novo método ajuda a identificar a contaminação de dados de teste em LLMs usando probabilidades de tokens.
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Descubra métodos eficientes para ajustar grandes modelos de linguagem usando ruído gaussiano.
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Um novo algoritmo melhora a eficiência dos conjuntos de dados para ajustar modelos de linguagem.
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Explorando como os LLMs estão moldando o futuro da saúde.
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Um olhar sobre como o aprendizado por transferência impacta o desempenho do modelo através das leis de escalonamento.
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Novo método combina conhecimento de especialistas com grandes modelos para analisar sinais de vibração industrial.
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Um novo método usa dados de fala pra melhorar as avaliações de autismo.
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Novos métodos melhoram a forma como os robôs aprendem e se adaptam às tarefas.
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Novos métodos melhoram a eficiência na geração de imagens em dispositivos limitados.
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Este artigo apresenta um novo método para sistemas de diálogo realistas usando características específicas dos usuários.
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Um novo método para melhorar a precisão e eficiência da recuperação k-NN.
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Este estudo analisa a criação de raios-X de tórax realistas usando técnicas avançadas de aprendizado de máquina.
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Estudo revela vulnerabilidades em modelos de IA por causa de ataques de backdoor.
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SSR melhora o desempenho dos modelos de linguagem enquanto mantém suas habilidades gerais.
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AstroMAE usa autoencoders mascarados pra melhorar as previsões de desvio vermelho na astronomia.
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Pesquisadores ajustam LLMs pra melhorar a honestidade e confiabilidade nas saídas.
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Esse artigo fala sobre os desafios e soluções na avaliação de modelos de resposta a perguntas com base em contexto.
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Uma nova abordagem melhora a clareza da pesquisa usando gráficos de conhecimento cognitivo e modelos de linguagem.
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Um olhar sobre os últimos avanços nos modelos de tradução automática.
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Um novo método pra adaptar modelos de IA com dados rotulados limitados.
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Um novo framework melhora o aprendizado de máquina para controle de movimento em diferentes ambientes.
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Explorando preocupações sobre privacidade ao ajustar modelos de difusão com dados pessoais.
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Block-Attention melhora os modelos de linguagem, acelerando as respostas e mantendo a precisão.
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Estudo explora o desenvolvimento de ASR para Amis e Seediq, focando no uso de dados.
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Este estudo investiga modelos generativos para a criação eficaz de palavras-chave em artigos científicos.
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Uma olhada em como o IRL melhora o desempenho e a diversidade dos modelos de linguagem.
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Novos métodos melhoram a precisão e a eficiência da tradução para várias línguas.
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Um novo método melhora a eficiência do ajuste fino de modelos de linguagem.
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Explorando novos métodos para melhorar previsões de séries temporais usando perda de Wasserstein.
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Analisando como o ajuste fino afeta a segurança em modelos de linguagem em várias tarefas.
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Transformers melhoram a precisão da classificação do Transtorno do Espectro Autista por meio de uma análise avançada de imagens cerebrais.
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A pesquisa foca em melhorar a capacidade dos modelos de linguagem de entender textos mais longos.
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Novo método MEOW enfrenta a tarefa de desaprender dados sensíveis em LLMs sem perder desempenho.
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