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Uma nova técnica melhora a precisão na identificação de deepfakes em diversos tipos.

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Um novo método melhora a capacidade da IA de lidar com dados que nunca viu antes.

Um novo método melhora a forma como os modelos aprendem com imagens e texto.

Um novo método melhora a resolução de imagens hiperespectrais usando modelos RGB pré-treinados.

Aprenda como GNNs podem generalizar melhor para dados não vistos.

Essa pesquisa melhora a estimativa de profundidade em robôs usando meta-aprendizado pra um desempenho melhor em ambientes diferentes.

Um novo modelo melhora como os pesquisadores gerenciam citações e artigos acadêmicos.

SSR melhora o desempenho dos modelos de linguagem enquanto mantém suas habilidades gerais.

Um novo sistema permite que robôs aprendam tarefas rápido em ambientes diferentes.

Analisando os riscos e desafios da tecnologia de IA em aplicações médicas.

O modelo DICS melhora a classificação de imagens ao focar nas características principais.

Este artigo explora como métodos bootstrap melhoram a estabilidade e a robustez em modelos SGD.

Combinar redes neurais de grafos e autoencoders variacionais melhora a precisão na classificação de imagens.

Novos métodos melhoram as previsões de seletividade de consultas usando técnicas de aprendizado de máquina.

Uma visão geral de vários métodos para juntar modelos e melhorar o desempenho de machine learning.

Novos métodos melhoram o desempenho do modelo com menos dados.

Um novo método pra equilibrar o conhecimento geral e a adaptação específica de tarefas em modelos.

Esse artigo fala sobre como o aprendizado composicional melhora o desempenho do modelo em várias tarefas.

MedViLaM integra vários tipos de dados médicos pra uma análise e tomada de decisão melhor.

Uma nova abordagem melhora a detecção de gravações de áudio falsas.

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Este artigo fala sobre redes neurais que misturam de forma eficaz aproximação e generalização.

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Um novo método otimiza o treinamento de deep learning pra ter um desempenho melhor em dados que não foram vistos.

Modelos de 1-bit mostram um grande potencial em eficiência e desempenho de machine learning.

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