Uma nova abordagem pra reconhecer categorias em dados não rotulados enquanto preserva as classificações antigas.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
Uma nova abordagem pra reconhecer categorias em dados não rotulados enquanto preserva as classificações antigas.
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A pesquisa foca em modelos de linguagem multilíngues eficientes usando Destilação de Conhecimento e Mistura de Especialistas.
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Uma nova estrutura melhora a precisão na previsão de diagnósticos a partir de registros de pacientes incompletos.
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A pesquisa foca em melhorar MLLMs menores usando conhecimento de modelos maiores.
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Theia melhora o aprendizado de robôs usando insights de múltiplos modelos.
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Métodos para acelerar a diarização de falantes sem perder precisão.
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JaColBERTv2.5 melhora a performance de busca em japonês com menos dados.
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Um modelo melhora a precisão da previsão de olhares usando sinais cerebrais de forma eficiente.
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Um novo método melhora o treinamento de modelos de linguagem esparsos enquanto minimiza a perda de desempenho.
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Gemma 2 oferece alta performance em um tamanho compacto para tarefas de linguagem.
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Um novo framework melhora a segmentação de imagens médicas com menos imagens rotuladas.
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Novos métodos melhoram previsões de resposta a medicamentos para opções de tratamento de câncer mais eficazes.
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Aprenda métodos para otimizar modelos de linguagem grandes para ter um desempenho e eficiência melhores.
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Apresentando o MoEfier pra transformar modelos de linguagem de forma eficiente com pouco treinamento.
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Descubra como o Aprendizado por Classe Incremental melhora os sistemas de atribuição de autoria.
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Técnicas pra reduzir o tamanho do modelo pra uma implantação eficaz em ambientes com recursos limitados.
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A competição LimitIRSTD quebra barreiras na detecção de alvos infravermelhos pequenos de forma eficaz.
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O CLIP-CID melhora a eficiência dos dados em modelos de visão-linguagem.
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Novo método permite que câmeras de evento identifiquem objetos invisíveis de maneira eficaz.
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Usando Transformers pra melhorar Modelos de Estado-Espaço e ter mais eficiência em PNL.
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Um novo método pra gerar dados sintéticos sem viés pra aplicações de IA.
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Explorando métodos eficientes pra ajustar LLMs e lidar com preocupações ambientais.
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Esse artigo fala sobre um jeito de manipular redes neurais sem gatilhos.
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Um olhar sobre como a Destilação de Conhecimento melhora a velocidade e eficiência dos sistemas de recomendação.
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Novo método MedDet melhora a eficiência na detecção de hérnia de disco cervical usando técnicas avançadas.
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Um novo método pra otimizar modelos de linguagem sem perder a performance.
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Estudo revela que modelos mais baratos podem produzir dados de treinamento melhores para tarefas de raciocínio.
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Uma biblioteca Python que facilita o uso de vários métodos de classificação em recuperação de informações.
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Uma abordagem inovadora para comprimir modelos avançados de forma eficiente sem perder desempenho.
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Novos métodos de compressão de imagem melhoram a eficiência e a qualidade.
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Aprenda como a compressão de modelos melhora a eficiência de grandes modelos de linguagem.
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Novos métodos melhoram o desempenho de redes neurais em dispositivos com recursos limitados.
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Esse artigo fala sobre as vantagens de simplificar modelos de transformer para tarefas de fala.
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RPP melhora o ajuste e a generalização em Modelos de Visão-Linguagem usando prompts refinados.
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Novos métodos melhoram o aprendizado de máquina abordando o viés de classe e a retenção de conhecimento.
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Um novo método melhora o diagnóstico de tumores cerebrais enquanto protege a privacidade dos pacientes.
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Um novo método melhora a privacidade enquanto garante um bom desempenho do modelo em Aprendizado Federado.
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Modelos pequenos oferecem vantagens únicas em IA, complementando modelos maiores de forma eficiente.
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Analisando o papel e a eficácia da informação privilegiada em aprendizado de máquina.
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O KRDistill melhora a destilação de conhecimento lidando com problemas de desequilíbrio de dados.
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