HUGE simplifica a incorporação de gráficos para grandes conjuntos de dados usando TPUs.
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Informática - Aprendizagem de máquinas
RSSAnalisando como os incentivos moldam as práticas estatísticas em estudos científicos.
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Esse estudo revisa os requisitos de contrato de API que aparecem em discussões de desenvolvedores online.
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Usando aprendizado de máquina pra previsões de manutenção confiáveis em veículos militares.
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Apresentando uma estrutura pra simplificar a regularização esparsa através de técnicas de otimização suave.
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Esse artigo explora conexões de dados enganosas e o impacto delas na tomada de decisão.
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Explorando o potencial da modelagem generativa com recursos de dados limitados.
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Um novo algoritmo agiliza a comunicação na análise de dados distribuídos por recursos.
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Um novo método melhora o desempenho da otimização Bayesiana usando técnicas de meta-aprendizagem.
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Um novo método melhora o desempenho dos robôs usando pontos de referência na aprendizagem por imitação.
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Analisando as dificuldades de lidar com dados sequenciais em tarefas de machine learning.
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Um novo método para alocação eficaz de vacinas durante epidemias, lidando com incertezas.
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Novos métodos para sugestões de itens usam a linguagem do usuário pra ter melhores resultados.
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Uma nova abordagem melhora o desempenho do Variational Quantum Eigensolver usando aproximações de anéis tensorais.
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Um estudo sobre como usar gravações sonoras pra identificar diferentes espécies de pássaros na África.
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Esse método melhora a segmentação de imagens dentais com menos amostras rotuladas.
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Novo método melhora o aprendizado em Redes Neurais Spiking ao incluir ajustes de atraso.
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Robôs aprendem a pegar e colocar coisas usando imagens e linguagem.
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Apresentando o Ajuste de Verificabilidade para explicações de IA mais claras e confiáveis.
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Uma olhada na eficácia das métricas de recomendação nas experiências dos usuários.
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Modelos inovadores melhoram a gestão da água subterrânea e a precisão das previsões.
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Novo método melhora ataques adversariais mantendo as métricas de desempenho.
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Esse artigo examina como modelos de linguagem geram código Verilog de forma eficaz.
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Analisando novas estratégias pra gerenciar riscos em opções de índice de crédito usando Aprendizado por Reforço.
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Esse artigo analisa os desafios e avanços no raciocínio temporal de senso comum.
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O Aprendizado Federado permite treinar modelos de forma segura sem expor dados pessoais.
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Explorando como as distâncias de Fermat melhoram a análise de dados e as técnicas de agrupamento.
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Uma visão geral dos desafios em usar RLHF para alinhar IA.
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Uma nova abordagem melhora o desempenho de aprendizado de máquina usando prompts de texto para geração de estilo.
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Um novo marketplace que democratiza o treinamento de modelos de IA e o compartilhamento de dados.
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Avaliando a capacidade dos modelos de estimar incertezas pra melhorar as previsões.
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Um estudo sobre como detectar emoções em redações que respondem a artigos de notícias.
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Uma olhada em como a computação por reservatório enfrenta os desafios de dados dependentes do tempo.
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Saiba como os sistemas de recomendação sugerem músicas com base nas preferências dos usuários.
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Novos modelos melhoram a velocidade e a precisão do reconhecimento de escrita árabe.
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Um novo método pra detectar deepfakes usando aprendizado auto-supervisionado e estruturas de grafo.
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O Thinker melhora o planejamento e a tomada de decisão dos agentes usando modelos de mundo aprendidos.
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Uma nova abordagem melhora modelos de aprendizado profundo para regressão não paramétrica usando treinamento adversarial.
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Explore estratégias para melhorar o compartilhamento de informações em grandes redes.
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Este artigo analisa o impacto da estrutura RRTF no desempenho do Code LLM.
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