VeLoRA otimiza o uso de memória no treinamento de modelos grandes sem perder performance.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
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Explorando o design e o potencial de superfícies inteligentes reconfiguráveis em sistemas sem fio.
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Uma nova abordagem melhora a fusão de modelos de IA para um desempenho e eficiência melhores.
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Este estudo apresenta um sistema para melhorar a precisão do modelo de linguagem usando desafios adversariais.
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Analisando por que modelos maiores têm dificuldade com aprendizado em contexto em comparação com os menores.
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Um novo método melhora os modelos de linguagem buscando ativamente respostas diversas.
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Um novo algoritmo melhora o aprendizado em ambientes restritos usando amostragem posterior.
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Um novo método pra melhorar a eficiência dos modelos de linguagem e reduzir custos.
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O MAP-Neo busca transparência e desempenho na modelagem de linguagem em IA.
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Um novo método aborda a justiça em tarefas de classificação de aprendizado de máquina.
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Modelos de linguagem melhoram o desempenho em tarefas na web usando técnicas de autoaperfeiçoamento.
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Um novo método tem como objetivo lidar com o viés nas saídas de modelos de linguagem.
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Um sistema unificado aumenta a eficiência em aplicações baseadas em LLM.
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Novos métodos melhoram modelos de VQA usando dados de treinamento existentes de forma eficiente.
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Pesquisa sobre como otimizar modelos de deep learning com técnicas de esparsidade e quantização.
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O GROMACS integra SYCL pra melhorar o desempenho em GPUs AMD nas simulações de dinâmica molecular.
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Analisando como a qualidade do conjunto de calibração afeta o desempenho do LLM depois da quantização.
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Mudanças pequenas nas palavras podem influenciar muito os resultados dos modelos de linguagem.
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Uma olhada em vários modelos de IA e suas eficácias em processar dados.
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Esquecer ajuda a aprender tanto em humanos quanto em modelos de máquina, melhorando a adaptabilidade e o desempenho.
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Apresentando o RobustKD, um método pra melhorar a segurança do modelo contra ataques de backdoor.
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Um estudo sobre o desempenho de modelos de Difusão em comparação com GANs para melhorar a qualidade de imagem.
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Aprenda como a tecnologia de chiplets tá mudando o design de hardware de IA pra ser mais eficiente.
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O Zipper combina diferentes tipos de dados de forma eficaz pra criar modelos de IA mais inteligentes.
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Analisando como o aprendizado de máquina afeta as escolhas e resultados humanos.
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Essa pesquisa analisa como as crenças humanas moldam as avaliações e implementações de LLMs.
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Um novo método melhora os modelos de linguagem pra mais eficiência e desempenho.
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Como os métodos de avaliação afetam a motivação dos alunos e os resultados futuros de aprendizado.
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Analisando como modelos de linguagem podem ajudar a identificar a doença de Alzheimer mais cedo.
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Explorando os processos de autocorreção em modelos de linguagem e seus efeitos.
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Testes recentes mostram que os LLMs têm fraquezas em raciocínio simples, apesar de terem boas notas nos benchmarks.
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A pesquisa analisa a conexão entre explicações de IA e a confiança dos usuários.
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Um estudo sobre como ajustar agentes de controle de computador pra melhorar o desempenho em tarefas.
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Uma olhada em métodos baseados em subobjetivos para desafios complexos de raciocínio em IA.
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Uma olhada no desempenho de GPGPUs suaves em comparação com núcleos IP em tarefas de FFT.
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Como o ensino de máquinas pode melhorar a aprendizagem dos alunos através de uma conexão eficaz.
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Analisando o efeito de saturação na Regressão por Kernel Ridge e suas implicações para previsões.
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O ExoDeepFinder detecta de forma eficiente eventos raros de exocitose em vídeos usando aprendizado profundo.
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Descubra como o LoCalPFN melhora o desempenho de transformadores em dados tabulares.
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Novas diretrizes melhoram a comparação de algoritmos de otimização quântica com métodos clássicos.
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