Um jeito de melhorar modelos menores pra ter mais confiabilidade e desempenho.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
Um jeito de melhorar modelos menores pra ter mais confiabilidade e desempenho.
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Esse artigo fala sobre um benchmark pra avaliar LLMs com prompts complicados.
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Um estudo sobre a resiliência dos modelos FAN na classificação de imagens.
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Melhorando ferramentas de IA para gerar código a partir de descrições em linguagem natural.
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Um framework pra melhorar a qualidade do software em aplicações de machine learning.
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Explorando o papel da augmentação de dados em melhorar o desempenho de modelos de machine learning.
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Explorando a relação entre a estabilidade do sistema e a computabilidade da bacia de atração.
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Uma nova abordagem melhora a detecção de pontos de referência em várias imagens médicas.
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Novo algoritmo melhora a detecção de sinal em canais de desvanecimento plano para uma comunicação melhor.
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Uma nova abordagem melhora a robustez dos DEQs contra interferências adversariais.
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Pesquisa sobre a resistência de modelos profundos contra ataques de entrada.
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Uma nova abordagem melhora a justiça e a segurança em sistemas de ML.
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Novos algoritmos melhoram o desempenho do modelo em aprendizado federado por meio de um agrupamento eficaz de clientes.
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Um estudo sobre o desempenho de Modelos de Fundação Visuais sob distorções do mundo real em tarefas de segmentação.
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Um novo método pra melhorar sistemas de busca que lidam com consultas erradas.
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Apresentando um novo método para estimar de forma justa os efeitos do tratamento em várias áreas.
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Estudo revela como identificar amostras de texto vulneráveis a ataques de PLN.
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Esse artigo analisa as vulnerabilidades em modelos de segmentação semântica e propõe soluções.
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Uma nova abordagem pra melhorar as estratégias de controle usando adaptações em tempo real.
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Um novo método melhora a seleção de recursos em sistemas complexos.
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Um novo método combate o aprendizado de atalhos na classificação de texto usando grupos de palavras.
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O treinamento adversarial melhora a robustez e a interpretabilidade dos modelos de visão computacional.
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Uma visão geral do deep learning, sua importância, desafios e perspectivas futuras.
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NatLogAttack melhora os testes adversariais de modelos de linguagem usando lógica natural.
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Um novo modelo melhora a análise de tensores para dados complexos, aumentando a resistência a outliers.
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Analisando a perda Lipschitz de raiz quadrada para melhorar o desempenho de algoritmos de aprendizado com dados ruidosos.
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Explorando propriedades únicas e aplicações das fases de skyrmions topológicos na tecnologia moderna.
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Uma olhada nos modelos de deep learning usados para prever tendências de preços de ações.
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Um jeito de melhorar a confiabilidade dos algoritmos de streaming contra a corrupção de dados.
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Um novo design para redes neurais garante saídas confiáveis e compreensíveis com base nas mudanças de entrada.
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Estudo revela grandes preocupações em replicar resultados de competições de segmentação de imagens médicas.
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Uma nova estrutura pra fortalecer modelos de aprendizado por reforço em ambientes imprevisíveis.
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Um novo método pra crescer redes neurais artificiais inspirado pela biologia.
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Descubra como o RSMA vai moldar o futuro das redes sem fio 6G.
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Pesquisas mostram que um novo conjunto de dados tá melhorando o desempenho dos modelos de VQA com o tempo.
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Novos algoritmos melhoram a tomada de decisão ao lidar com a confiabilidade das informações em ambientes incertos.
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Uma nova estrutura lógica fortalece sistemas multiagente contra mudanças inesperadas.
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Um novo método melhora a marca d'água para modelos 3D.
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Explorando novas estratégias pra melhorar sistemas de controle através da minimização de arrependimento.
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Um novo método melhora tanto a precisão quanto a robustez em modelos de aprendizado profundo.
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