Este artigo explora como o contexto afeta a capacidade dos modelos de linguagem de lidar com perguntas relacionadas ao tempo.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
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Melhore o treinamento do modelo para tarefas de programação com técnicas de poda de dados eficazes.
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Uma nova biblioteca Python facilita a identificação de ações em vídeos esportivos para uma análise melhor.
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O MindBench melhora a avaliação de modelos pra entender mapas mentais complexos.
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A pesquisa explora como melhorar a geração de textos de citação usando grandes modelos de linguagem.
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Um modelo melhora a identificação de especialistas pra ter mais engajamento dos usuários em plataformas de perguntas e respostas.
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Uma visão geral das estratégias atuais e desafios na estimativa de pose 3D.
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Novo método melhora a precisão no alinhamento de imagens médicas para planejamento de tratamento.
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Um projeto pra criar um chatbot de RH com a ajuda de especialistas e métodos de busca avançados.
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Uma nova função de perda melhora a precisão da segmentação de tumores em imagens médicas.
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Esse método melhora a correspondência de imagens pra gostos individuais usando soluções escaláveis.
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ProtoSAM oferece segmentação eficaz com poucos dados, mostrando potencial em imagens médicas.
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Nova abordagem ajuda robôs a aprender tarefas gerando imagens de ações.
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O framework KGpose melhora o reconhecimento de objetos estimando poses 6D a partir de imagens.
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Um novo sistema cria jogos de tabuleiro únicos e envolventes usando tecnologias avançadas.
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Um estudo sobre como melhorar a localização de fontes sonoras aproveitando melhor as informações audiovisuais.
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Explorando novos métodos para uma tradução médica precisa.
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Combine dados rotulados e não rotulados pra melhorar a precisão do modelo.
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Um novo método melhora a clareza nas gravações de guitarra elétrica, lidando com os efeitos de distorção.
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Este estudo destaca as melhorias em STR usando RoBERTa em várias línguas.
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Juntar compreensão de linguagem e visão melhora as habilidades de navegação dos robôs.
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A LKCell oferece um método eficiente para identificar núcleos celulares em imagens médicas.
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Explorando novos métodos de registro de imagens médicas e sua eficácia.
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Esse estudo destaca a importância da granularidade dos conjuntos de dados para melhorar os sistemas de recuperação de imagem e texto.
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Novos métodos melhoram a capacidade da IA de criar música estruturada.
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Um guia pra lidar com as incertezas na segmentação de imagens médicas pra um diagnóstico melhor.
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Explorando técnicas pra remover dados de forma eficaz dos modelos de IA.
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dlordinal simplifica o aprendizado profundo para tarefas de classificação ordinal.
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O MIST oferece um kit de ferramentas unificado pra segmentação de imagens médicas, melhorando a comparação e avaliação.
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Uma olhada em estratégias para lidar com dados de cauda longa em machine learning.
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A pesquisa investiga a eficácia de modelos multimodais em ajudar em atividades de múltiplas etapas.
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Pesquisas mostram que é essencial ter uma segurança forte em sistemas robóticos integrados com LLM.
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Um novo modelo pra avaliar o desempenho de previsões hierárquicas em diferentes condições.
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Apresentando uma ferramenta pra avaliar métodos de detecção de anomalias não supervisionados em aprendizado federado.
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Uma revisão completa das ontologias em Ciência e Engenharia de Materiais.
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Um modelo de deep learning inspirado na mecânica quântica melhora a análise de sentimento em textos.
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Um novo método melhora as previsões em classificação multi-rótulo extrema com rótulos faltando.
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Explorando o impacto dos modelos de transformer na criação de laudos de radiologia.
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Explorando o papel da IA em melhorar a geração de relatórios médicos e a precisão do diagnóstico.
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Um estudo sobre a performance de relatórios de radiologia gerados por IA em comparação com especialistas humanos.
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