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Um método pra ajustar modelos de linguagem usando menos parâmetros.

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Uma nova abordagem pra avaliar riscos raros de água subterrânea e melhorar as estratégias de gerenciamento.

A sobreparametrização simulada melhora o treinamento do modelo enquanto mantém a eficiência.

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ParFit simplifica o ajuste de parâmetros em modelos de grafos aleatórios para uma análise de rede eficaz.

A detecção de fusões de buracos negros excêntricos revela dinâmicas cósmicas complexas.

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Esse estudo usa aprendizado de máquina pra prever a dinâmica das chamas de forma eficaz.

Pesquisadores apresentam um método pra analisar dados de satélites sobre gases atmosféricos de forma eficiente.

Uma nova abordagem simplifica a resolução de equações lineares que dependem de vários parâmetros.

Métodos inovadores pra analisar eventos cósmicos usando redes neurais avançadas.

Uma nova técnica melhora a gestão de parâmetros na computação quântica.

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Explorando como certos líquidos podem existir em várias formas.

Uma olhada na importância dos problemas de reação-difusão na ciência e na engenharia.

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Este artigo examina a dicotomia não uniforme e sua importância em sistemas dinâmicos.

Um novo método pra ajustar grandes modelos com mais eficiência.

Uma olhada em como reduzir parâmetros pra melhorar o desempenho de circuitos quânticos.

A pesquisa foca em melhorar o crescimento de nanofios de InAs usando um modelo novo.

Um novo método melhora a eficiência de memória no treinamento de grandes modelos de linguagem em hardware comum.

O BOSS Net melhora o estudo das propriedades das estrelas usando machine learning.

Esse modelo ajuda a analisar conjuntos de dados complexos em várias áreas.

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Focar em LayerNorm melhora a eficiência do fine-tuning para modelos BERT.

Um novo método melhora a clareza na análise de interações genéticas usando aprendizado de máquina.

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Uma nova abordagem pra simplificar cálculos que fazem efeito em linguagens de programação.

Uma nova abordagem pra reduzir a complexidade das CNNs mantendo o desempenho.

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