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Um novo método melhora o aprendizado de dados em ambientes de streaming.

Um novo método melhora a capacidade dos Modelos de Linguagem Grande de esquecer informações sensíveis.

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Novas abordagens pra melhorar a retenção de memória na inteligência artificial.

Um novo método melhora a adaptabilidade de modelos de aprendizado de máquina em situações dinâmicas.

O MIGU melhora o aprendizado contínuo em modelos de linguagem sem precisar de dados antigos.

RAIL combina aprendizado contínuo com modelos de visão-linguagem para melhor adaptabilidade.

Este estudo analisa como o tamanho do modelo afeta o desempenho em Aprendizado Contínuo Online.

LEMoE oferece atualizações eficientes para grandes modelos de linguagem, abordando desafios principais.

Um novo método melhora o aprendizado contínuo em inteligência artificial com memória limitada.

CLIP-CITE melhora os modelos CLIP para tarefas específicas, mantendo a flexibilidade.

pFedDIL melhora o aprendizado de máquina ao reter conhecimento enquanto se adapta a novas tarefas.

Apresentando um método que melhora o aprendizado com dados limitados sem esquecer o que foi aprendido antes.

Um estudo sobre como usar a incerteza preditiva pra reduzir o esquecimento catastrófico em modelos de aprendizado de máquina.

A compensação de desvio aprendível melhora o desempenho do modelo em aprendizado contínuo.

Apresentando o FedGTG pra reter conhecimento enquanto aprende em ambientes federados.

Uma nova abordagem enfrenta desafios na segmentação de imagens enquanto mantém o conhecimento de categorias antigas.

Novos métodos enfrentam desafios em aprendizado de máquina pra melhorar o desempenho.

Novo framework melhora a capacidade dos modelos de responder perguntas sensíveis ao tempo.

FETCH melhora o uso da memória enquanto mantém a precisão em tarefas de aprendizado de máquina.

Uma nova abordagem pra melhorar o aprendizado contínuo com prompts e destilação de conhecimento.

Um novo método que melhora o desempenho de LLM enquanto reduz o uso de recursos.

Uma nova teoria revela insights sobre aprendizado contínuo e esquecimento em IA.

Um método novo melhora o aprendizado de novas classes enquanto mantém o conhecimento antigo.

Apresentando o NeST pra aprender novas matérias sem esquecer as antigas.

Uma nova abordagem pra avaliar o desempenho do modelo e a retenção de conhecimento.

Um estudo sobre abordagens locais e globais em algoritmos de aprendizado contínuo.

Descubra como o aprendizado contínuo tá transformando a inteligência artificial e suas aplicações.

O framework EverAdapt lida com a identificação de falhas em condições de máquinas que mudam.

A pesquisa foca em modelos de linguagem multilíngues eficientes usando Destilação de Conhecimento e Mistura de Especialistas.

Um novo método melhora a eficiência de aprendizado enquanto preserva o conhecimento em sistemas de aprendizado federado.

Um novo método ajuda a classificar imagens do coração sem perder o conhecimento anterior.

Este artigo apresenta a Auto-supervisão Agregada para melhorar o aprendizado incremental.

Uma nova abordagem busca melhorar a resiliência da aprendizagem ativa contra ataques.

Novos métodos melhoram modelos de ASR para várias línguas, preservando o conhecimento passado.

CluMo ajuda modelos a aprenderem continuamente em Perguntas e Respostas Visuais sem esquecer o que já aprenderam.

Um novo método melhora as habilidades do modelo de linguagem sem perder o conhecimento original.

Este artigo fala sobre métodos de aumento de dados pra melhorar agentes de aprendizado por reforço contínuo.

O CF-KAN melhora os sistemas de recomendação superando o esquecimento e se adaptando às preferências dos usuários.

AutoVCL melhora as estratégias de aprendizado contínuo em IA pra lidar com a complexidade das tarefas.