Momentum-SAM oferece uma alternativa eficiente aos métodos tradicionais de treinamento para redes neurais.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
Momentum-SAM oferece uma alternativa eficiente aos métodos tradicionais de treinamento para redes neurais.
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A meta solicitação melhora o desempenho do modelo de linguagem através da divisão de tarefas e colaboração entre especialistas.
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Esse framework melhora a forma como o conhecimento é combinado em modelos de machine learning pra ter um desempenho melhor.
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Esse artigo investiga métodos pra prever a eficácia dos resultados de busca personalizados.
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Aprenda como melhorar a eficiência do modelo transformer com um design amigável para GPU.
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Esse estudo analisa como a estrutura da linguagem ajuda a melhorar as previsões de layout em máquinas.
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Combinando modelos pra melhorar as previsões de surtos de doenças.
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Esse artigo analisa a eficácia de textos gerados por IA em comparação com conteúdos escritos por humanos.
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Um novo conjunto de dados pra testar sistemas RAG em perguntas complexas de múltiplas etapas.
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Novos modelos visam melhorar a tecnologia de linguagem para falantes de português brasileiro.
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Um novo sistema otimiza modelos de linguagem para respostas mais rápidas e eficientes.
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Esse estudo explora como generalizar restrições aprendidas em ASP pra ter um desempenho melhor em problemas dinâmicos.
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Descubra como o ACADL simplifica a modelagem para aceleradores de hardware de IA.
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Apresentando o Z3alpha, um novo método para geração de estratégia SMT usando Busca em Árvore de Monte Carlo.
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Usando análise de dados pra identificar startups promissoras antes de investir.
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Melhorando a precisão do modelo para categorias raras em conjuntos de dados com cauda longa.
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Essa pesquisa foca em modelagem preditiva justa considerando estruturas de grupos hierárquicas.
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Analisando os modelos GPT-NeoX e LLaMA para aplicações em ciência dos materiais.
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Essa pesquisa analisa como o design do pé de robô afeta a eficiência da caminhada na areia.
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Um método pra acelerar modelos de linguagem grandes sem perder a qualidade da saída.
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Novo framework melhora a seleção de dados e a limpeza de gráficos em ambientes barulhentos.
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Uma estratégia pra melhorar o desempenho e a justiça nos modelos de aprendizado federado.
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Um método pra verificar modelos de aprendizado de máquina pra aumentar a confiança e a transparência.
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Um novo framework aprende pontos de partida eficazes para otimização de ponto fixo mais rápida.
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Esse artigo apresenta um benchmark pra avaliar modelos de linguagem grandes com tarefas complexas.
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Este artigo apresenta estratégias e um novo método para seleção eficaz de amostras em aprendizado com poucos exemplos.
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Essa abordagem aumenta a eficiência na otimização de matroid usando oráculos rápidos, mas imprecisos.
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Um novo sistema melhora o desempenho e reduz os atrasos em aplicações de IA médica.
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Um projeto tem como objetivo automatizar a classificação de códigos de atraso de trem usando aprendizado de máquina.
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O SEABO gera recompensas a partir de dados de especialistas, simplificando o aprendizado de imitação offline.
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CURE melhora o desempenho dos robôs otimizando as configurações de jeito eficiente.
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A Cannikin melhora a eficiência do treinamento de DNN em diferentes ambientes de máquina.
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Descubra como os Modelos de Mundo de Ações melhoram a tomada de decisão em ambientes complexos.
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Novos métodos ajudam robôs a explorar ambientes desconhecidos sem mapas prévios.
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Promptes suaves melhoram a tecnologia de reconhecimento de fala para um desempenho melhor em ambientes barulhentos.
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Instruções mais longas melhoram o desempenho do modelo de linguagem e reduzem a complexidade.
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Novas estratégias melhoram o gerenciamento do consumidor pra um processamento de mensagem mais eficiente.
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Um novo método melhora o controle de sistemas não lineares com parâmetros que mudam.
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Este artigo analisa a diferença entre as habilidades gerativas e avaliativas dos modelos de IA.
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Estudo questiona a necessidade de otimizar exemplos em contexto quando instruções claras são dadas.
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