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Uma olhada em modelos que funcionam sem multiplicação de matrizes pra ter mais eficiência.

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

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

Pesquisas mostram como a autoatenção melhora a modelagem da resposta neural em deep learning.

Fibottention aumenta a eficiência na compreensão visual por máquinas.

Analisando o impacto das máscaras de atenção e da normalização de camadas em modelos de transformadores.

Este artigo examina como pequenos modelos de linguagem aprendem a lidar com ruído nos dados.

Novo método melhora a precisão da previsão visual através da representação de objetos.

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

Um método pra identificar e recriar conceitos a partir de imagens sem precisar de ajuda humana.

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.

Explorando como os transformers analisam sentimentos em texto, como em críticas de filmes.

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.

Uma análise da capacidade de memória dos transformers e seu impacto no desempenho do modelo.

Uma nova abordagem melhora os cálculos de gradiente, aumentando a eficiência dos transformers em machine learning.

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

Modelos de atenção melhoram a precisão e a robustez do reconhecimento de alvos SAR.

o iSeg melhora a precisão da segmentação de imagem com menos dados de treinamento.

Este estudo analisa como a autoatenção afeta o reconhecimento de fala em turco e inglês.

Pesquisas mostram que a memória de trabalho limita os modelos Transformer em tarefas complexas.

AMD-MIL melhora a análise de tecidos pra diagnósticos de doenças mais rápidos e precisos.

Novas técnicas de IA melhoram a precisão e a eficiência da modelagem de dinâmica de fluidos.

Novo método melhora a precisão do mapa de profundidade usando múltiplos pontos de vista.

Este artigo explora novos métodos para tornar os modelos de linguagem mais rápidos e eficientes em termos de energia.

Novas técnicas melhoram a estimativa da pose da câmera usando modelos de transformer.

Explorando uma nova maneira de melhorar a segmentação semântica usando princípios de compressão.

Um novo modelo melhora a eficiência na previsão de eventos ao longo do tempo.

Harmformer melhora o reconhecimento de imagens ao lidar bem com rotações e translações.

Uma olhada mais de perto em como a atenção causal molda os modelos de linguagem de IA.

A autoatenção seletiva melhora a compreensão de linguagem ao focar nas informações chave.