Novas técnicas melhoram o aprendizado em redes neurais com espinhas ao mesmo tempo que reduzem as necessidades de memória.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
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Este estudo analisa o viés em modelos de Aprendizado Contínuo para imagens médicas.
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Novos métodos enfrentam o desafio do esquecimento catastrófico no aprendizado de IA.
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Novos métodos melhoram a classificação de textos legais ao levar em conta o contexto temporal.
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Novos métodos visam melhorar o aprendizado de máquina mantendo o conhecimento enquanto se adaptam a novas tarefas.
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Analisando como o LoRA afeta a retenção de conhecimento em modelos pré-treinados durante o aprendizado contínuo.
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Um novo método de aprendizado contínuo em sistemas de IA que melhora a retenção de conhecimento.
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Uma estrutura pra melhorar o aprendizado contínuo com dados em formato de grafo.
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O MIGU melhora o aprendizado contínuo em modelos de linguagem sem precisar de dados antigos.
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RAIL combina aprendizado contínuo com modelos de visão-linguagem para melhor adaptabilidade.
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Este estudo analisa como o tamanho do modelo afeta o desempenho em Aprendizado Contínuo Online.
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Examinando riscos e defesas contra ataques de backdoor em modelos de IA.
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Um novo método melhora a precisão e a eficiência do modelo em ambientes de dados que mudam.
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Uma nova estrutura melhora a classificação de imagens médicas por IA, lidando com vieses e esquecendo informações desatualizadas.
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Novos métodos melhoram o aprendizado contínuo e a adaptabilidade de grandes modelos pré-treinados.
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CADE melhora a detecção de áudio contra ameaças de spoofing em evolução usando técnicas de aprendizado contínuo.
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Uma nova abordagem melhora a eficiência do aprendizado contínuo em dispositivos com recursos limitados.
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Este artigo analisa ataques de backdoor e suas implicações na segurança de machine learning.
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Um novo sistema melhora a segurança dos veículos na era do 6G.
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Um novo método melhora a análise de imagens médicas enquanto protege a privacidade dos pacientes.
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Novos métodos melhoram modelos de ASR para várias línguas, preservando o conhecimento passado.
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CluMo ajuda modelos a aprenderem continuamente em Perguntas e Respostas Visuais sem esquecer o que já aprenderam.
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Explorando os desafios do Aprendizado Multi-Tarefa e Contínuo em machine learning.
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Métodos inovadores melhoram o desempenho de detecção de objetos em dispositivos com recursos limitados.
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Um novo método de aprendizado de máquina prioriza a segurança em sistemas autônomos.
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Uma nova abordagem melhora a patologia digital enquanto garante a privacidade dos pacientes.
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Novo método melhora o aprendizado contínuo em detecção de objetos.
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Um novo método pra melhorar a identificação de palavras-chave sem perder o que já foi aprendido.
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Descubra um novo método de aprendizado de IA que melhora a retenção de conhecimento.
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Uma nova estrutura melhora o aprendizado de modelos em 3D com seleção de exemplares.
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Aprenda como os robôs se adaptam e retêm conhecimento através da aprendizagem contínua.
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Novo conjunto de dados e métodos melhoram a detecção de objetos para robôs pequenos em ambientes que mudam.
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Uma nova abordagem pra lidar com problemas de memória em aprendizado de máquina.
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Um novo método melhora a estimativa de pose humana permitindo o aprendizado contínuo de pontos-chave.
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A pesquisa foca em melhorar os métodos pra detectar fala falsa realista.
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Pesquisas mostram como NMC pode melhorar a adaptabilidade de aprendizado de máquina.
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Explorando como a IA pode aprender mantendo os dados dos usuários privados.
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Esse modelo ajuda as máquinas a lembrarem as tarefas antigas enquanto aprendem novas.
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Novos modelos ajudam as máquinas a reter conhecimento enquanto aprendem novas tarefas.
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Um novo modelo que melhora o reconhecimento facial aprendendo continuamente sem esquecer.
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