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Analisando como o comportamento dos usuários afeta o desempenho do sistema de recomendação.

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Uma nova visão sobre algoritmos como entidades dinâmicas interagindo com o mundo.

Analisando a eficiência e o potencial de algoritmos inspirados em quântica na computação clássica.

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O aprendizado de lista permite que os computadores forneçam várias respostas, melhorando a precisão nos sistemas de IA.

Um novo método pra melhorar as recomendações usando filtragem colaborativa e modelos de linguagem.

Novo método melhora recomendações equilibrando dados passados e atuais.

Um novo framework melhora as recomendações usando IDs de usuário e dados textuais ricos.

Analisando a justiça em sistemas de aprendizado por reforço para tomada de decisão ética.

Um estudo sobre como melhorar o engajamento dos usuários gerenciando a fadiga de recomendações.

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Um novo método melhora as recomendações de citações locais para pesquisadores.

Um novo conjunto de dados melhora os sistemas de recomendação de apps móveis através de trocas de conversa.

Esse artigo fala sobre jogos de representação e personalização em modelos de linguagem.

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Um novo modelo melhora as recomendações enquanto protege a privacidade do usuário.

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Softmax-DPO introduz amostras negativas pra alinhar melhor as preferências dos usuários nas recomendações.

Nova abordagem melhora as recomendações de produtos através de avaliações de usuários e insights claros.

Explorando como a confiança influencia recomendações personalizadas em plataformas online.

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Um novo modelo melhora as sugestões de artigos de notícias em várias línguas.

Novos métodos melhoram a tomada de decisão em cenários multiplayer usando feedback baseado em preferências.

Um novo framework combina modelos de linguagem e gráficos de conhecimento pra dar sugestões de produtos mais claras.

Um novo método pra melhorar as recomendações de artigos usando dados históricos dos usuários.

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Um sistema pra ajudar os vendedores da Microsoft a encontrar conteúdo relevante pra oportunidades de negócios.

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