Esse estudo avalia quão bem os LLMs conseguem identificar e classificar a dívida técnica.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
Esse estudo avalia quão bem os LLMs conseguem identificar e classificar a dívida técnica.
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Uma nova estrutura melhora a compreensão da IA em espaços 3D.
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Um jeito de melhorar a segurança mantendo o desempenho em modelos de linguagem grandes.
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Abordando contradições em diálogos de IA pra ter uma comunicação melhor.
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Uma nova abordagem pra garantir que modelos de linguagem lidem com dados sensíveis de forma segura.
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Um novo método melhora o ajuste fino de modelos grandes usando informações espectrais.
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Um jeito de prevenir o uso indevido de modelos de texto pra imagem, sem deixar de lado as aplicações legais deles.
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Um sistema pra melhorar a representação cultural na IA através de diálogos simulados.
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PV-Tuning melhora o ajuste fino e a compressão para modelos de linguagem grandes.
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O SMT otimiza o ajuste fino de grandes modelos de linguagem com demandas de recursos reduzidas.
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Um modelo que preenche de boa forma os valores faltantes em dados de séries temporais.
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Explore como buracos negros primordiais podem explicar a matéria escura e ondas gravitacionais.
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Um olhar sobre métodos eficazes para ajustar modelos de linguagem.
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Uma nova abordagem melhora a diversidade dos prompts para modelos de linguagem mais seguros.
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Um novo conceito de modelo mostra como testar as capacidades da IA de forma eficaz.
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Um novo método melhora os modelos de linguagem ao focar nas preferências dos usuários.
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Este artigo detalha uma abordagem inovadora pra melhorar modelos de linguagem usando modelos menores.
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A ETHER apresenta uma maneira econômica de ajustar grandes modelos de aprendizado de máquina.
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Uma nova estrutura melhora as habilidades de modelos menores na programação de robôs.
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Um novo método melhora a eficiência do fine-tuning e reduz o uso de memória para grandes modelos de linguagem.
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Um novo método pra ajustar modelos de linguagem usando autoatenção.
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Um novo método melhora a detecção de falhas em máquinas por meio de um aprendizado de características mais eficaz.
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Analisando como a IA aprende com os dados, dá pra ver que tem lacunas grandes na lógica e no raciocínio.
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DEFT melhora modelos de difusão pra amostragem condicional eficaz com poucos recursos.
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Esse estudo analisa como os LLMs lidam com raciocínio em cenários abstratos e contextuais.
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Essa pesquisa analisa a justiça dos modelos de aprendizado auto-supervisionado entre diferentes grupos demográficos.
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Explorando como os LLMs usam raciocínio pra encarar tarefas complexas.
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O SlicerChat tem como objetivo ajudar os usuários do 3D Slicer oferecendo suporte rápido e preciso.
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Um estudo sobre como ajustar agentes de controle de computador pra melhorar o desempenho em tarefas.
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Apresentando um método pra ajustar LLMs em dispositivos com poucos recursos.
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Esse artigo analisa como os modelos de linguagem se saem em tarefas de raciocínio espacial.
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ReNO otimiza a geração de imagens a partir de texto, melhorando a qualidade e a eficiência.
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Explorando o papel do aprendizado de máquina em prever comportamentos de materiais e desafios enfrentados.
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Um estudo sobre como alinhar agentes em jogos 3D pra melhorar o comportamento.
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Aprenda a treinar modelos para embeddings de texto de forma esperta e eficaz.
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As coleções da UltraMedical melhoram modelos de linguagem médica e resolvem a falta de dados.
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Descubra como o LoCalPFN melhora o desempenho de transformadores em dados tabulares.
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Estudo revela técnicas eficazes pra melhorar modelos de linguagem grandes multimodais.
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Um estudo sobre a eficácia de vários modelos leves na classificação de imagens.
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Este estudo explora métodos pra melhorar modelos de visão-linguagem usando imagens geradas.
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