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Sistemas de IA aumentam a precisão do diagnóstico na análise de raios-X do peito.

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Explora o papel dos mecanismos de atenção em aprendizado de máquina.

Um método rápido para edição visual personalizada usando técnicas de autoatenção.

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

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MambaVision junta Mamba e Transformers pra melhorar o reconhecimento de imagem.

Novo método melhora a qualidade da imagem afetada pela chuva, neve e neblina.

Uma nova abordagem melhora a eficiência em tarefas de visão de IA sem perder precisão.

Novos métodos de atenção melhoram os modelos de transformadores em eficiência e desempenho.

A Atenção Elíptica melhora o foco e o desempenho em tarefas de IA.

RPC-Attention melhora modelos de autoatenção pra ter um desempenho melhor em dados barulhentos.

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Uma nova abordagem melhora a eficiência no treinamento de modelos de linguagem grandes.

Um novo método melhora o aprendizado não supervisionado através da autoatenção em imagens.

LaMamba-Diff melhora a eficiência na geração de imagens enquanto preserva os detalhes finos.

A Atenção em Árvore melhora a eficiência no processamento de sequências longas para modelos de aprendizado de máquina.

O SAMSA melhora a eficiência de autoatenção para vários tipos de dados.

Examinando como os transformers aprendem com o contexto sem precisar ser re-treinados.

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Um novo modelo melhora a precisão na detecção de objetos em imagens complexas.