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Novo framework permite aprendizado eficiente de doenças sem armazenar dados passados.

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SimGen melhora o treinamento de carros autônomos com dados sintéticos realistas.

Uma abordagem nova pra criar dados sintéticos sem preocupações com a privacidade.

Um novo método combina feedback humano e aprendizado de máquina pra monitorar a qualidade dos dados de forma eficaz.

Pesquisadores tão usando aprendizado auto-supervisionado pra melhorar a classificação da Doença de Alzheimer por meio de exames de MRI.

A família Nemotron-4 340B oferece modelos poderosos para aplicações diversas e geração de dados sintéticos.

Dados sintéticos melhoram a precisão da detecção de posicionamento em discussões online.

Um novo modelo melhora os dados sintéticos de EHR pra aplicações de saúde mais eficientes.

Um novo método reduz os riscos de privacidade em aplicações de geração aumentada por recuperação.

Este artigo analisa como LLMs podem gerar tabelas sintéticas de maneira eficaz, abordando desafios principais.

Dados sintéticos ajudam na análise de sobrevivência gerando conjuntos de dados realistas para uma modelagem melhor.

O TimeAutoDiff oferece novas soluções pra criar dados sintéticos de séries temporais realistas.

Explorando o papel dos dados sintéticos em melhorar os sistemas de IA na saúde.

Uma nova técnica melhora a imagem dos vasos sanguíneos do cérebro, ajudando na pesquisa.

AUTOPRIV simplifica a privacidade de dados pra galera que não manja muito de tecnologia.

Um novo método pra selecionar estimadores de forma eficiente em tarefas de avaliação off-policy.

Um novo conjunto de dados sintético melhora o treinamento para modelos de IA multimodais.

Novos métodos geram dados sintéticos para proteger a privacidade em cenários colaborativos.

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Um novo método melhora a clareza e a precisão em sistemas de pontuação automatizada.

Um novo método usa tradução pra melhorar o treinamento de modelos de linguagem.

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Explorando como dados sintéticos moldam modelos de machine learning e seu comportamento.

CLAMP-ViT oferece uma nova forma de comprimir transformers visuais usando dados sintéticos.

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