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Estudo questiona a necessidade de otimizar exemplos em contexto quando instruções claras são dadas.

Investigando como as diferenças de habilidade impactam o desempenho em competições.

AV-SUPERB avalia modelos de áudio e vídeo em várias tarefas pra melhorar o desempenho.

Abordando preocupações éticas através da remoção seletiva de memória em modelos de IA.

Como a composição da equipe e a coordenação impactam o desempenho nas organizações.

A análise mostra disparidades demográficas na precisão da previsão da idade cerebral.

O DeepATLAS identifica estruturas anatômicas em exames de tomografia sem precisar de muitos dados rotulados.

Um panorama dos transformers e seu impacto no processamento de dados.

Um novo método melhora o uso de memória em modelos de linguagem grandes, aumentando o desempenho.

Esse artigo fala sobre um método pra aprender características visuais a partir de dados de vídeo.

Esse estudo foca em melhorar os métodos de aprendizado contínuo em tarefas semânticas 3D.

Examinando os perigos de integrar modelos de linguagem em sistemas robóticos.

Um novo método pretende reduzir os resultados prejudiciais dos modelos de linguagem de IA.

Um novo método pra ranquear documentos de forma eficiente dentro dos limites do orçamento.

Estudo explora como o gênero impacta as habilidades de cálculo e a autoeficácia em física.

Uma nova abordagem resolve o problema de tokens perdidos e padding em modelos de aprendizado de máquina.

Esse artigo fala sobre um novo método pra melhorar a performance de prompts em modelos de linguagem.

Uma nova abordagem pra deixar modelos de linguagem menores e mais rápidos usando quantização de 1 bit.

Esse benchmark avalia o desempenho dos modelos de linguagem médica na área da saúde.

Um estudo investiga como os LLMs lembram de gráficos em comparação com a memória humana.

Explorando métodos pra melhorar o desempenho em tarefas de programação em modelos de linguagem usando dados.

Um novo algoritmo melhora a otimização quando os hiperparâmetros são desconhecidos.

Uma nova abordagem usa aprendizado auto-supervisionado pra conectar áudio e partituras.

Uma nova ferramenta ajuda os pesquisadores a modelar a turbulência óptica de forma eficaz.

Um novo método reduz o esquecimento em modelos de linguagem durante as atualizações.

Uma olhada em como os VLMs combinam processamento de imagem e texto.

ProSparse melhora a esparsidade de ativação em LLMs pra ter mais eficiência e desempenho.

Uma nova abordagem melhora os métodos de malha multigrid para simulações complexas com células de baixa qualidade.

Um estudo sobre como melhorar o mapeamento de tarefas em CGRAs usando métodos SAT.

Apresentando uma nova abordagem pra classificar modelos de linguagem sem precisar de respostas de referência.

Essa pesquisa avalia a confiança dos modelos de IA e a qualidade das explicações em ambientes barulhentos.

Soluções de contagem eficientes para aplicações modernas usando métodos aproximados.

A multiplicação de matrizes mascaradas melhora a eficiência nas computações de IA ao usar a esparsidade dos dados.

Um novo método de marca d'água protege modelos de linguagem personalizados contra uso não autorizado.

O FanOutQA ajuda a avaliar modelos de linguagem em perguntas difíceis de múltiplos passos usando dados estruturados.

Investigando como os métodos de tokenização afetam tarefas aritméticas em modelos de linguagem.

Explorando o papel e desempenho do NAT64 na comunicação entre IPv4 e IPv6.

Um estudo sobre como melhorar o raciocínio matemático com estratégias de dados eficazes.

Pesquisadores investigam como os modelos se adaptam quando componentes são removidos.

Um novo método melhora o desempenho dos agentes em ambientes complexos sem precisar de treinamento extra.