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A Atenção Multi-Cabeça Componível de Forma Dinâmica melhora a eficiência e flexibilidade do Transformer.

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O FlexKalmanNet melhora a navegação de espaçonaves aprendendo com dados.

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Um guia para identificabilidade de parâmetros e estimativa em modelagem do mundo real.

HesScale melhora a eficiência em aprendizado de máquina estimando a diagonal da Hessiana.

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Novas descobertas aumentam a eficácia do QAOA para problemas de otimização.

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Explorando o mundo complexo das equações diferenciais quânticas e sua importância matemática.

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Dois métodos de calibração inovadores melhoram a precisão do modelo cardiovascular para o cuidado do paciente.

O método Grass melhora o uso de memória para treinar modelos de linguagem grandes.

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Um novo design de camada convolucional reduz parâmetros e melhora a interpretabilidade em modelos de IA.

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