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MuPT usa a notação ABC pra gerar música com IA de jeito eficaz.

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O TSLANet oferece uma solução nova pra analisar dados de séries temporais com mais precisão.

Simformer melhora os métodos de inferência ao lidar com desafios na análise baseada em simulação.

Este estudo avalia modelos de deep learning pra melhorar a classificação de imagens médicas.

PuTR oferece uma solução em tempo real para rastreamento de objetos a longo prazo em vídeos.

Aaren melhora a eficiência em modelos baseados em atenção para análise de dados sequenciais.

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Uma nova maneira de melhorar modelos de transformer usando técnicas de codificação posicional adaptáveis.

A Dinomaly oferece uma solução simplificada pra detectar anomalias em várias classes de dados.

MLPs mostram uma eficácia surpreendente em aprendizado no contexto, desafiando as ideias sobre a complexidade dos modelos.

D-TrAttUnet melhora a precisão da segmentação em tarefas de imagem médica.

Um novo método melhora a eficiência do Transformer ao juntar tokens de forma inteligente.

Um novo modelo melhora os Transformers ao combinar informações sensoriais e relacionais.

Zamba é um modelo de linguagem híbrido que combina arquiteturas de espaço de estados e transformadores.

Um modelo simplificado pra navegação eficaz usando instruções em linguagem natural.

Modelos de espaço de estado oferecem processamento eficiente em tarefas de linguagem natural, desafiando os transformadores tradicionais.

Uma olhada no raciocínio formal em transformadores só de codificadores e suas implicações.

Execução eficiente de modelos de transformer em uma plataforma RISC-V de código aberto.

Essa pesquisa investiga o papel das variáveis latentes no desempenho dos Transformers.

Analisando as capacidades de contagem dos modelos de linguagem, sua estrutura e processos de aprendizagem.

Mamba-2 combina SSMs e Transformers pra melhorar a eficiência nas tarefas de linguagem.

Uma nova abordagem pra combinar canto e dança usando técnicas avançadas de computador.

Um novo método pra melhorar os mecanismos de atenção em processamento de dados complexos.

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Uma nova abordagem melhora as SNNs convertendo ANNs de forma eficaz.

Uma nova maneira de integrar transformers com estruturas de grafos pra ter resultados melhores.

MambaDepth oferece uma nova maneira de estimar profundidade a partir de imagens únicas.

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Analisando como modelos de recursos aleatórios e Transformers lidam com dados não vistos.

Estudo analisa a resistência de modelos de segmentação contra ataques adversariais na área da saúde.

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Um novo modelo melhora a inversão e edição de imagens, aumentando a qualidade e a preservação de detalhes.