Informática - Aprendizagem de máquinas

Um novo método pra avaliar a qualidade e o valor dos dados em modelos de aprendizado de máquina.

Uma ferramenta que facilita a criação de fluxos de trabalho para agentes, tornando isso fácil e acessível pra todo mundo.

Um novo modelo melhora a previsão ao juntar diferentes fontes de dados de engenharia.

Uma análise do hype da IA e seus impactos na sociedade e na pesquisa.

O REST melhora a previsão de conexões que estão faltando em gráficos de conhecimento em evolução.

Novas metodologias melhoram a resistência dos modelos de deep learning a alterações adversariais.

Um novo framework melhora o processamento de dados em dispositivos de borda.

Um novo método melhora as explicações contrafactuais para as decisões de modelos de aprendizado de máquina.

Explorando KANs como uma nova abordagem para modelos de aprendizado por reforço eficientes.

Novos métodos para calcular geodésicas na variedade de Stiefel aumentam a eficiência dos algoritmos.

mPLUG-Owl3 melhora a compreensão de imagens e vídeos pra dar respostas melhores.

AdapTable melhora as previsões do modelo com dados de tabela que mudam sem precisar re-treinar.

Pesquisadores revelam novas formas de estudar a tomada de decisão coletiva em cardumes de animais.

Novos métodos melhoram a identificação de materiais em imagens hiperespectrais.

Um novo método melhora a interação entre modelos de linguagem, aumentando a eficiência nas tarefas.

Uma nova estrutura pra avaliar modelos de visão-linguagem de forma eficaz.

Uma olhada nos modelos de deep learning e suas propriedades geométricas.

Um novo compilador melhora a comunicação e a gestão de tarefas dos chips de IA.

Avaliar preconceitos em machine learning pode resultar em resultados mais justos para todo mundo.

Apresentando o PeriodWave, um modelo que melhora a velocidade e a qualidade da geração de áudio.

Novo algoritmo melhora a amostragem de fatias elípticas para distribuições truncadas.

Aprenda como a poda ajuda a reduzir o tamanho da rede neural mantendo o desempenho.

Novos métodos usando algoritmos melhoram a busca de trilhas a partir de pontos espaciais em colisões de partículas.

Uma nova estrutura avalia quão bem os LLMs utilizam ferramentas em conversas.

Novas técnicas em computação fotônica mostram potencial pra lidar com várias tarefas de forma eficiente.

Aprenda sobre novos métodos para gerenciar a energia em casa de forma eficiente com aprendizado de máquina.

Um novo método melhora a qualidade dos dados sintéticos pra alinhar melhor os modelos de linguagem.

Um novo conjunto de dados traz insights valiosos para a pesquisa em dinâmica de fluidos no design automotivo.

Uma nova abordagem melhora o aprendizado do modelo com dados limitados.

Métodos inovadores para criar visuais de qualidade usando menos imagens.

Aprenda como preparar e enviar seu artigo científico de maneira eficaz.

Redes Neurais Esparsas facilitam a seleção de características para melhorar o desempenho do modelo.

LiPCoT transforma dados de séries temporais para aplicações de modelos de linguagem.

Esse estudo investiga como os transformers aprendem através da atenção multi-head em tarefas de regressão.

ARROW-Diff gera gráficos grandes e realistas de forma eficiente usando caminhadas aleatórias.

Apresentando uma ferramenta pra avaliar métodos de detecção de anomalias não supervisionados em aprendizado federado.

Um estudo sobre o uso de LLMs pra identificar clones de código em diferentes linguagens.

Deeploy facilita a implementação de pequenos modelos de linguagem em microcontroladores, tornando a IA mais acessível.

Modelos generativos profundos melhoram o aprendizado de robôs com técnicas e aplicações avançadas.

Um jeito novo de identificar padrões estranhos em dados de séries temporais ao longo do tempo.