O modelo STCCR melhora a compreensão do movimento humano usando sequências de check-in.
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Informática - Aprendizagem de máquinas
RSSEste estudo revela novos métodos para reconstruir dados de treinamento a partir de imagens de alta resolução.
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Um método integra previsão de forma da mão com ajustes de câmera para modelos 3D.
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Explore técnicas econômicas para treinar modelos generativos de texto para imagem.
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As companhias aéreas usam machine learning pra prever com precisão a demanda de carga.
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Uma abordagem nova usando aprendizado por reforço profundo melhora o controle de sistemas quânticos.
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A pesquisa minimiza a rotulagem humana em aprendizado por reforço usando modelos de gargalo de conceito.
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Apresentando um framework pra ajustar modelos de linguagem e equilibrar vários objetivos.
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Aprimorando técnicas de deep learning pra uma análise melhor de concentrados de minério de urânio.
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Um novo benchmark melhora a compreensão dos modelos sobre vídeos longos e linguagem.
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Um novo método melhora a detecção de objetos desconhecidos em imagens variadas.
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Explorando como a diversidade dos dados afeta o desempenho de modelos de aprendizado profundo.
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Explorando como os LLMs se saem em tarefas compostas que combinam tarefas mais simples.
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O HaloQuest resolve problemas de alucinação em modelos de visão-linguagem com um novo conjunto de dados.
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O novo modelo CFGen melhora a geração de dados sintéticos de célula única para ter insights de pesquisa melhores.
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Uma nova estrutura prevê padrões de fissuras no concreto pra melhorar a integridade estrutural.
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O MuTT simplifica a programação de robôs prevendo com precisão os movimentos e otimizando as tarefas.
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Um novo framework melhora as previsões de polaridade de links em redes assinadas.
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Um novo método melhora as previsões na descoberta de medicamentos e no design de materiais usando ruído consciente de química.
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Novas técnicas automáticas melhoram a precisão e a rapidez do diagnóstico de doenças da tireoide.
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Um novo método aumenta o desempenho de modelos generativos mesmo com dados de treinamento escassos.
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Um novo modelo traz insights sobre os mecanismos de reações químicas usando aprendizado de máquina.
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Apresentando o Discrete Flow Matching pra melhorar as técnicas de geração de dados discretos.
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Este estudo avalia representações centradas em objetos em comparação com modelos base para tarefas de VQA.
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Um jeito de melhorar o comportamento de modelos de linguagem pra evitar saídas prejudiciais.
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Métodos de abstração de estado aumentam a confiabilidade da avaliação off-policy em ambientes complexos.
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Esse novo modelo melhora a transparência na tomada de decisões da IA usando conceitos humanos.
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Este artigo explora a Reciclagem do Conhecimento para melhorar o treinamento de dados sintéticos em classificadores.
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Combinando técnicas de programação e princípios biológicos pra melhorar a eficiência de armazenamento de DNA.
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Pesquisadores desenvolvem novos métodos pra melhorar a precisão dos modelos, mesmo sem dados de sensores.
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Este artigo discute um novo método para calibrar modelos baseados em agentes usando florestas aleatórias.
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A pesquisa tá evoluindo em transporte ótimo, focando em movimentação de massa eficiente e novos algoritmos.
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Novas técnicas de amostragem melhoram a eficiência na análise estatística.
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Este artigo fala sobre maneiras de melhorar como os robôs identificam os usos dos objetos.
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Explorando a mudança de produtos escalares para semelhanças aprendidas para uma recuperação melhor.
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Explorando como dados ruidosos afetam o desempenho do modelo em dados não vistos.
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Novo framework melhora a categorização de nós em gráficos com texto atribuído e dados limitados.
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Estudo revela como passos de pensamento a mais melhoram o desempenho de RNN em Sokoban.
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Esse método melhora a privacidade enquanto aumenta a precisão do modelo em IA.
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Novas estratégias visam melhorar conjuntos de dados sintéticos para uma transcrição de bateria mais precisa.
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