Novo método revela vulnerabilidades nos métodos de explicação de GNN.
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Informática - Aprendizagem de máquinas
RSSConjuntos de dados justos são essenciais pra modelos de machine learning sem viés.
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Analisando como os LLMs se adaptam e aprendem continuamente através do conhecimento interno e externo.
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Um novo método melhora as estimativas de efeito do tratamento em conjuntos de dados complexos.
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Um novo método melhora os modelos de Texto-para-Imagens pra se alinhar com as preferências humanas.
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Apresentando o SPICE, uma tarefa pra melhorar as interações da IA usando informação contextual.
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Analisando como modelos de recursos aleatórios e Transformers lidam com dados não vistos.
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Uma olhada nas novas técnicas pra identificar causa e efeito em várias áreas.
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Uma nova abordagem pra tornar redes neurais mais eficientes mantendo a performance lá em cima.
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Um sistema inovador permite operações rápidas de LLM em smartphones, melhorando a privacidade do usuário.
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A ADEP quer melhorar a segurança prevendo efeitos adversos de vários medicamentos.
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Uma olhada no impacto do ISED nos programas neurais e suas aplicações.
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Esse estudo investiga os limites de precisão e robustez em modelos de aprendizado de máquina.
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Explorando vulnerabilidades no Aprendizado Federado Personalizado e novas formas de ataque por backdoor.
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Descubra como o aprendizado federado tá mudando a pesquisa sobre comida, preservando a privacidade dos dados e promovendo a colaboração.
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Uma nova abordagem pra manutenção eficaz de infraestrutura usando algoritmos avançados.
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Analisando a eficácia dos ViTs para reconhecimento de texturas em comparação com métodos tradicionais.
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Um método pra melhorar a detecção de intrusões na rede, lidando com o desequilíbrio de classes.
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Um novo conjunto de dados pra melhorar as previsões de rendimento das colheitas levando em conta as mudanças climáticas.
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Novas técnicas melhoram tarefas de controle robótico usando Vision Transformers.
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Novo modelo melhora simulações de sistemas físicos usando técnicas de aprendizado de máquina.
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Um novo método melhora as previsões para o comportamento de fibras flexíveis em ambientes fluidos.
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Um olhar sobre medidas de risco na tomada de decisão em estruturas de múltiplos agentes.
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Esse artigo apresenta um modelo pra analisar conjuntos de dados diversos de forma eficaz.
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Um olhar sobre como a computação quântica melhora a análise de dados de partículas.
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Explorando como a IA pode melhorar o trabalho em equipe entendendo as crenças humanas.
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Avaliando métodos de pré-treinamento pra melhorar o desempenho de machine learning em jogos.
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Esse artigo fala sobre os riscos de alucinações de pacotes em modelos que geram código.
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Um novo modelo tem como objetivo prever falhas em cascata nas redes de energia de forma eficaz.
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Uma olhada na Otimização por Enxame de Partículas e suas aplicações em várias áreas.
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A pesquisa apresenta um método sistemático pra podar modelos de linguagem grandes de forma eficiente.
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Aprenda como a perda de fluxo ponderado melhora a estimativa de pose na robótica.
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Um novo método ajuda os robôs a entenderem os comandos dos usuários melhor.
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Novos métodos reduzem artefatos para uma restauração de imagem mais clara.
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Descubra como os computadores de reservatório estocásticos estão mudando o cenário do aprendizado de máquina.
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Uma nova abordagem aumenta a precisão e a criatividade nas saídas dos modelos de linguagem.
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Otimizar o raciocínio em múltiplas etapas melhora a velocidade e a precisão na análise de dados complexos.
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Esse artigo explora estratégias pra melhorar a generalização do modelo e entender o comportamento do gradiente.
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Esse estudo apresenta um método pra analisar conjuntos de dados biológicos complexos de forma eficaz.
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UGradSL oferece uma solução prática pra remover informações sensíveis de modelos de aprendizado de máquina.
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