Um novo método melhora a pontuação de confiança em modelos de linguagem usando explicações estáveis.
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Informática - Aprendizagem de máquinas
RSSUm novo sistema pra avaliar modelos de linguagem usando fluxos de dados do mundo real.
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Um olhar sobre como o Thompson Sampling ajuda na tomada de decisão em situações de incerteza.
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Uma visão geral das técnicas de SVM para lidar com o desequilíbrio de classes em aprendizado de máquina.
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Uma olhada em métodos baseados em subobjetivos para desafios complexos de raciocínio em IA.
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Um olhar sobre como o AutoML pode atender melhor às diversas necessidades dos usuários.
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Enfrentando os problemas de generalização OOD e contaminação de características em modelos de IA.
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Explorando a formação de memória e os processos de aprendizado em sistemas biológicos e artificiais.
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HesScale melhora a eficiência em aprendizado de máquina estimando a diagonal da Hessiana.
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Apresentando um novo método pra avaliar a qualidade dos dados em machine learning.
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HOGE melhora as explicações de Redes Neurais Gráficas usando complexos celulares.
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A pesquisa sobre beamforming de campo próximo tem como objetivo melhorar os sistemas de comunicação sem fio.
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Explorando relações causais detalhadas pra melhorar a tomada de decisão em machine learning.
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Esse artigo fala sobre as dificuldades em avaliar métodos de Descoberta Causal Bayesiana.
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Novos métodos ajudam a identificar corpos em movimento em imagens do espaço.
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Explorando os desafios dos explicadores de GNN sob ataques adversariais em aplicações críticas.
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O modelo FuXi-ENS melhora as previsões do tempo a médio prazo e capta a incerteza de forma eficaz.
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Uma nova estrutura melhora a eficiência e a precisão na resolução de problemas físicos complexos.
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Um novo método une a flexibilidade do aprendizado profundo com a conformidade das leis físicas.
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Pesquisa sobre técnicas de quantização para transmissão eficiente de dados em canais ruidosos.
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Um novo framework que combina TNNs e homologia persistente pra uma análise de dados melhor.
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Esse estudo apresenta novos algoritmos pra aprender redes Bayesianas usando técnicas de aprendizado online.
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Explorando a ética de usar conjuntos de teste em modelos preditivos de saúde.
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Um novo método ajuda a identificar erros em modelos de simulação.
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Uma olhada em métodos de agrupamento para mudar estruturas de grafos.
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CF-Diff combina filtragem colaborativa e modelos de difusão pra dar recomendações melhores.
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Um novo framework melhora a precisão da reprogramação visual usando máscaras personalizadas para imagens.
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Uma nova maneira de integrar transformers com estruturas de grafos pra ter resultados melhores.
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Novo framework reduz as emissões de carbono no design de modelos de deep learning.
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Um novo método melhora a precisão de modelos pequenos usando dados sintéticos.
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Esse estudo examina como a curiosidade impacta a eficiência da exploração em agentes artificiais.
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Analisando o papel da Randomização na criação de sistemas de aprendizado de máquina justos.
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NCIDiff melhora a descoberta de medicamentos ao focar nas interações entre proteínas e ligantes.
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Uma nova estrutura melhora as recomendações para usuários com histórico limitado.
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Explorando aprendizado federado e desfazer aprendizado pra privacidade do usuário e integridade do modelo.
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Uma nova abordagem pra garantir justiça no diagnóstico cognitivo usando informações sensíveis.
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Um método pra melhorar a análise de dados distribuídos e de alta dimensão em várias áreas.
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Explorando os benefícios de conjuntos de regras para modelagem preditiva ética.
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Redes neurais melhoram a eficiência e a precisão nas simulações de transporte de radiação.
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Estudo explora métodos pra adaptar texto de IA pra quem tá aprendendo idiomas.
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