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Um estudo sobre como melhorar a robustez contra ataques em modelos de linguagem.

Novos métodos melhoram a segurança dos modelos de linguagem sem perder a funcionalidade.

Um método pra melhorar a tomada de decisão em múltiplas tarefas e a robustez.

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Uma olhada em como exemplos adversariais desafiam modelos de IA.

Um novo método pra melhorar modelos preditivos usando dados incertos.

Um método pra melhorar a precisão em testes de equivalência clínica através da média de modelos.

Explorando como as relações entre conceitos podem aumentar a transparência dos sistemas de IA.

A AnyFit oferece provadores virtuais realistas com suas características e tecnologia inovadoras.

Os TSRMs oferecem uma nova maneira de analisar dados de séries temporais de forma eficaz.

Uma nova abordagem melhora o desempenho do modelo com diferentes fontes de dados.

Esse trabalho destaca os riscos de segurança em RL e apresenta os SleeperNets para ataques backdoor.

Este estudo analisa como os atributos de explicação afetam a tomada de decisão humana com IA.

Apresentando o PART, um método pra aumentar a precisão e a robustez dos modelos de aprendizado de máquina.

Um novo método oferece insights mais claros sobre as decisões dos modelos de deep learning.

O FreeShap melhora a atribuição de instâncias para modelos de linguagem, aumentando a confiabilidade e a eficiência.

Apresentando o ExpectRL pra lidar com a superestimação no Aprendizado por Reforço usando expectis.

Uma nova abordagem para o treinamento adversarial melhora o desempenho e a segurança dos sistemas de IA.

Este estudo analisa como os LLMs lidam com mudanças nas tarefas de resumo.

Descobertas recentes mostram que redes clássicas podem apresentar comportamentos parecidos com os quânticos.

Um olhar sobre a pluripotência forte e seus efeitos em sistemas dinâmicos ao longo do tempo.

Apresentando um método pra avaliar a resiliência de modelos contra ataques de envenenamento de dados.

Pesquisadores propõem novos métodos pra ajudar sistemas de aprendizado a se adaptarem de forma contínua.

Estudo revela como o DNA resiste a mutações que podem levar ao câncer.

Um novo método melhora as estimativas de efeito do tratamento em conjuntos de dados complexos.

Explorando como estruturas modulares melhoram a eficiência e a adaptabilidade de redes neurais artificiais.

Esse estudo investiga os limites de precisão e robustez em modelos de aprendizado de máquina.

O WMAdapter facilita a marcação d'água para imagens geradas por IA, garantindo qualidade e eficácia.

Uma nova abordagem melhora a robustez dos Transformers de Visão contra ataques adversariais.

A pesquisa foca em melhorar a eficiência nos modelos de compreensão de documentos.

Testar LLMs é essencial pra ter aplicações de IA seguras e eficazes.

Este artigo analisa como Modelos de Espaço de Estado Visual lidam com desafios visuais.

Descubra uma nova abordagem para inferência causal com cociclos.

Esse artigo fala sobre um novo método pra melhorar a robustez contra ataques adversariais na classificação de imagens.

Explorando a sinergia entre aprendizado federado e inteligência coletiva pra melhorar a IA.

Novo método melhora a estimativa de efeitos causais na economia.

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Pesquisadores desenvolvem novos métodos para treinar robôs com segurança em ambientes arriscados.

Um estudo sobre como os modelos de estimativa de pose se saem com imagens corrompidas.