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Um estudo de como o prefixLM se sai melhor que o causalLM em aprender a partir do contexto.

Este artigo examina espaços matemáticos chave e suas inter-relações.

Uma olhada na importância das variáveis aleatórias e medidas empíricas na probabilidade.

Pesquisas mostram como atrasos atrapalham algoritmos em tarefas de otimização min-max.

A lente fraca mostra como a matéria tá distribuída no universo através da distorção das galáxias.

Uma visão de como a estabilidade da forma impacta problemas matemáticos.

Este artigo fala sobre como lidar com o barulho na comunicação em aprendizado federado pra melhorar o desempenho do modelo.

Novos algoritmos melhoram o controle de sistemas complexos, como veículos hipersônicos.

Um método pra resolver sistemas de Toeplitz triangulares inferiores usando MINRES pré-condicionado de forma eficiente.

Uma visão geral de dois métodos para resolver equações lineares.

Aprenda sobre métodos de subgradiente e seu papel na minimização de funções convexas.

Este artigo explora as complexidades do aprendizado multiagente e seu impacto na estabilidade.

Uma olhada mais de perto na regressão softmax-ReLU e seu impacto em modelos de linguagem.

Explorando a estimativa da constante de Hardy usando métodos de elementos finitos.

Explore a importância e as propriedades das medidas SRB em sistemas caóticos.

Aprenda como a teoria da aproximação simplifica funções complexas para aplicações práticas.

Explore como limites e teoria de matrizes se conectam a grupos de Lie semisimples reais.

Uma olhada nas propriedades de cancelamento em sistemas probabilísticos e suas implicações.

Esse artigo explora soluções oscilatórias e suas conexões com soluções periódicas em equações diferenciais com atraso.

Essa pesquisa apresenta um algoritmo novo pra estimar parâmetros em sistemas híbridos.

Um novo método agiliza os cálculos para estudar o comportamento dos elétrons em moléculas complexas.

Um olhar sobre técnicas de suavização para otimizar funções desafiadoras não suaves.

Um novo método pra aproximar funções com singularidades, garantindo precisão e flexibilidade.

Uma visão geral dos conceitos chave em superfícies matemáticas e suas funções.

Aprenda como os cientistas resolvem sistemas lineares complexos na pesquisa em física do plasma.

Aprenda a lidar com atrasos no gradiente descendente de forma eficaz.

Novos métodos melhoram a qualidade da imagem através de otimização e redução avançada de ruído.

Novas técnicas melhoram a resolução de equações de Helmholtz em várias áreas.

Uma nova abordagem pra lidar com problemas complexos de otimização de forma eficaz.

Aprenda como o pré-condicionamento melhora os métodos de otimização para soluções mais rápidas.

Explore as conexões fascinantes entre espaços de Hindman, ideais e convergência.

Uma olhada nas desigualdades variacionais e no método extragradiente para resolver problemas de forma eficiente.

Esse artigo explora como as simetrias impactam o comportamento de aprendizado das redes neurais.

Apresentando um método melhorado para otimização em aprendizado de máquina.

Apresentando um método pra otimizar funções com gradientes e Hessianos imprecisos.

Uma visão geral dos problemas em treinar redes neurais usando funções de perda não diferenciáveis.

Um estudo sobre eventos raros, convergência e controle de feedback em sistemas de nanopartículas.

Novos métodos melhoram a suavidade nas curvas, apesar dos desafios de dados ruidosos.

Um método de otimização com várias funções e restrições, amplamente aplicável em várias áreas.

Esse artigo fala sobre como melhorar a otimização estocástica usando amostragem de dados recorrente e métodos de regularização.