Novas técnicas melhoram tarefas de controle robótico usando Vision Transformers.
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Informática - Aprendizagem de máquinas
RSSNovo 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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Esse artigo fala sobre os desafios do "machine unlearning" e uma nova abordagem pra equilibrar privacidade e precisão.
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Um novo framework explica embeddings de nós usando recursos simples de grafos.
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A Averiguação de Quadro Mínimo melhora a eficiência e a precisão do modelo em aprendizado de máquina.
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Apresentando Caminhos de Difusão para detecção eficiente de OOD usando um único modelo.
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Um novo método melhora o aprendizado de dados em ambientes de streaming.
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Um novo modelo melhora a forma como os robôs entendem o ambiente em 3D.
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Apresentando um método pra controlar a criação de imagens a partir de texto com facilidade.
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Apresentando o MAP, um jeito eficiente de juntar vários modelos de aprendizado de máquina.
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Uma nova abordagem pra melhorar a qualidade da geração de texto por máquinas.
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O Samba gerencia sequências longas de forma eficiente pra melhorar o processamento da língua.
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Novos métodos melhoram a eficiência e a precisão na estimativa de densidade espectral para grafos grandes.
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Investigando vulnerabilidades em métodos de marca d'água de áudio contra ameaças do mundo real.
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Um novo método pra avaliar modelos generativos com a geração mínima de dados.
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Melhorando a eficiência e o conforto do HVAC usando métodos de aprendizado federado.
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Novos algoritmos melhoram a privacidade e a precisão nos cálculos da mediana geométrica.
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DLLM combina aprendizado por reforço com modelos de linguagem pra melhorar o desempenho nas tarefas.
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Pesquisa sobre como melhorar a eficiência de modelos de linguagem usando atenção linear e decodificação especulativa.
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Explorando as limitações da Otimização Direta de Preferências no treinamento de modelos de linguagem.
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A Semla revoluciona a geração molecular pra design de medicamentos, acelerando e melhorando a precisão.
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