Informática - Aprendizagem de máquinas

Esse estudo avalia as habilidades de previsão dos modelos de linguagem em comparação com os humanos.

Esse artigo apresenta métodos para otimizar avaliações levando em conta os custos de troca na Otimização Bayesiana.

Uma nova abordagem melhora o alinhamento do modelo de linguagem usando dados limitados anotados por humanos.

Um novo método combina estratégias pra melhorar a justiça nas previsões de crimes.

Esse artigo esclarece as ligações entre resistência efetiva e transporte ótimo em grafos.

Um novo método melhora a representação visual de dados usando redes tensor.

Combinando aprendizado de máquina e modelos tradicionais pra melhorar a precisão das previsões do tempo.

Um novo método melhora o alinhamento e a segurança de grandes modelos de linguagem.

Novos métodos melhoram a eficiência da filtragem de Kalman e as estimativas de incerteza em configurações de alta dimensão.

Pesquisadores usam aprendizado auto-supervisionado pra melhorar a decodificação de fala a partir da atividade cerebral.

Um novo método revela como os modelos de linguagem lembram dos dados de treinamento.

Um novo método pra criar músicas que se encaixam bem no conteúdo de vídeo.

Apresentando a Chimera, um novo modelo para análise de dados de séries temporais multivariadas.

Disjuntores oferecem um jeito novo de prevenir saídas prejudiciais de IA de forma eficaz.

Novo método melhora a quantificação da incerteza em modelos treinados de forma adversarial.

Os robo-advisors melhoram a orientação de investimentos com base nas preferências dos clientes.

Um novo método melhora a estimativa de incerteza em modelos de linguagem, aumentando a confiança dos usuários.

Como o ensino de máquinas pode melhorar a aprendizagem dos alunos através de uma conexão eficaz.

Novos métodos melhoram a descoberta de biomarcadores preditivos a partir de imagens médicas.

Um novo ponto de referência ajuda a melhorar o desempenho de GNN em meio aos desafios de ruído nas etiquetas.

Novos algoritmos melhoram a velocidade e a precisão da seleção de recursos em modelos estatísticos.

Uma olhada nos benefícios e limitações da destilação de conjuntos de dados em aprendizado de máquina.

Explorando o papel do aprendizado de máquina em prever comportamentos de materiais e desafios enfrentados.

SPAC oferece uma nova maneira de melhorar as respostas dos modelos de linguagem.

Uma análise das dificuldades dos Transformers com tarefas de contagem e cópia.

Um novo método melhora a otimização de simuladores black-box em várias áreas.

Um olhar sobre técnicas para ensinar agentes a seguirem o comportamento de experts de forma eficaz.

Um estudo sobre como alinhar agentes em jogos 3D pra melhorar o comportamento.

Melhorando a segurança dos modelos de machine learning com técnicas avançadas de proteção.

Aprenda a treinar modelos para embeddings de texto de forma esperta e eficaz.

Novos métodos melhoram a eficiência da mineração de redescription para conjuntos de dados diversos.

Novos sistemas melhoram a classificação dos valores morais nos textos.

A PredEx oferece previsões e explicações para decisões judiciais na Índia.

Esse método melhora a precisão e a eficiência da CFD usando aprendizado de máquina.

Analisando o impacto e o potencial dos protocolos de aprendizado quântico nos avanços da IA.

CAVACHON ajuda a combinar dados de células únicas pra revelar relações biológicas complexas.

Este artigo explora melhorias em autoencoders esparsos e seu impacto na compreensão de linguagem.

O MOMBO melhora a tomada de decisão no aprendizado por reforço offline com uma estimativa de incerteza aprimorada.

Apresentando o ExpectRL pra lidar com a superestimação no Aprendizado por Reforço usando expectis.

Uma nova abordagem para o treinamento adversarial melhora o desempenho e a segurança dos sistemas de IA.