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

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Uma nova abordagem melhora a eficiência do treinamento para redes neurais modulares.

Um novo método pra estudar gráficos que estão mudando e as relações ao longo do tempo.

Analisando os efeitos dos métodos de raciocínio no desempenho de modelos de linguagem grandes.

Melhorando modelos de fala pra reconhecer e se adaptar melhor a diferentes sotaques.

Um agente adaptativo melhora o trabalho em equipe no Codenames usando vários modelos de linguagem.

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A MobiLlama oferece um processamento de linguagem eficiente pra dispositivos com recursos limitados.

Agentes de linguagem usam modelos de grafos pra melhorar a habilidade de resolver problemas e a colaboração.

Um olhar sobre como os registros de corridas mudaram ao longo do tempo.

Novo conjunto de dados melhora a habilidade dos agentes de computador em realizar várias tarefas.

A KANDY cria tarefas estruturadas pra avaliar as habilidades de aprendizado e raciocínio da IA.

Otimizar a seleção de dados pode aumentar muito a eficiência e o desempenho do treinamento em machine learning.

Este estudo analisa como juntar dados pode melhorar a equidade do modelo entre diferentes grupos.

Um método duplo pra treinar e usar modelos de linguagem de forma eficiente.

Uma ferramenta feita pra melhorar as tarefas de ciência de dados com planejamento dinâmico e checagem de erros.

Este estudo mostra como a atenção muda ao lembrar de informações da memória.

Um estudo mostra que a maconha afeta negativamente o desempenho na programação e não aumenta a criatividade.

Um novo modelo dá explicações mais claras para as decisões de detecção de objetos.

COFT-AD melhora a detecção de anomalias usando dados normais limitados.

Uma visão geral do uso de containers e os desafios em configurações multi-cloud.

Pesquisas mostram que é complicado modelar as características de ectotermos com base na temperatura.

Pesquisas mostram que métodos de regularização gerais melhoram o desempenho de agentes de RL off-policy em várias tarefas.

Um jeito de tirar habilidades indesejadas de modelos de linguagem enquanto mantém as funções essenciais intactas.

Uma olhada detalhada na avaliação de algoritmos e na análise de desempenho de modelos.

Pesquisas sobre treinamento cíclico de precisão aumentam a eficiência no treinamento de redes neurais profundas.

Uma abordagem nova pra combinar diferentes modelos de forma eficaz pra ter um desempenho melhor.

Esse artigo explora como parafrasear melhora o desempenho de modelos de linguagem em classificação de texto.

Analisando a dinâmica dos jogadores e do time no críquete através de dados.

Uma revisão do papel do deep learning em prever configurações de desempenho de software.

Explorando como esboços feitos à mão podem melhorar o desempenho das tarefas dos robôs.

O RENT melhora o desempenho do modelo usando técnicas de reamostragem com rótulos barulhentos.

Estudo revela uma sobreposição de dados significativa que afeta as avaliações de modelos de linguagem na geração de código.

Analisando como as interações estratégicas impactam o desempenho de modelos de aprendizado de máquina.

Combinar modelos de linguagem melhora o desempenho em várias tarefas através da colaboração.

Analisando a eficiência e calibração do TileCal durante as colisões de alta energia do LHC.

ACORN permite uma busca eficiente de tipos de dados mistos, melhorando muito o desempenho.

Um novo método melhora como os robôs prevêem o comportamento humano e aumentam a segurança.