Informática - Aprendizagem de máquinas

Essa abordagem facilita a escolha de conjuntos de dados de pré-treinamento eficazes para modelos de linguagem.

Este artigo fala sobre como a percepção tátil melhora a interação dos robôs com humanos de diferentes habilidades.

Um estudo comparando os LLMs Mistral e LLaMa em diferentes GPUs.

Um olhar sobre como o gradiente natural melhora a eficiência de aprendizado com o tempo.

Esse estudo mostra como os tempos de resposta podem melhorar a compreensão das preferências dos usuários.

Examinando os problemas de precisão em modelos de linguagem grandes e seus efeitos na sociedade.

Uma nova abordagem melhora a detecção de irregularidades em dados industriais usando computação de borda.

Essa pesquisa avalia um novo modelo pra estimar os efeitos do tratamento em indivíduos.

Aprimorando a precisão do modelo Naive Bayes usando projeções de dados ótimas.

Novos métodos melhoram a precisão da sumarização de vídeos enquanto reduzem os custos computacionais.

Analisando estratégias pra melhorar o aprendizado de características em conjuntos de dados desbalanceados.

Apresentando um modelo que mistura métodos clássicos com deep learning pra fazer previsões de seguros melhorzinhas.

O RAGProbe automatiza a avaliação de sistemas RAG, melhorando seu desempenho e confiabilidade.

O AutoSTF automatiza previsões espaço-temporais pra ter previsões melhores e mais eficientes.

Explorando a eficácia e as questões em torno das redes neurais recorrentes no processamento de dados sequenciais.

Melhorando a capacidade dos robôs de se adaptar e aprender com as experiências.

Descubra como relações causais impactam decisões em várias áreas.

Melhorando as previsões de temperatura pra ter uma precisão melhor do clima local usando técnicas avançadas.

Uma olhada nos métodos de quantização dinâmica para melhorar o desempenho de LLM.

Um novo algoritmo melhora a eficiência no design experimental bayesiano.

Uma nova estrutura melhora a estimativa da posição da câmera em vários ambientes.

Uma olhada no Aprendizado Federado Hierárquico e suas vantagens para a privacidade dos dispositivos.

Um novo método acompanha o aprendizado dos alunos através de conversas com tutores de IA.

Um novo método melhora o aprendizado federado diminuindo a transmissão de dados e o uso de energia.

Uma olhada em como usar ajustes menores para grandes modelos pré-treinados.

Um novo método traz explicações mais claras para as decisões de aprendizado profundo.

Analisando os problemas na reportagem de incidentes de IA pra melhorar as práticas e a compreensão.

Este artigo investiga a justiça nos métodos de bloqueio para sistemas de comparação de entidades.

HEN melhora a recuperação de memória em redes neurais ao aumentar a separabilidade de padrões.

Explorando como as máquinas aprendem continuamente com fluxos de dados usando PCMC.

Descubra como embreagens centrífugas melhoram o desempenho da transmissão automática em veículos.

Abordando a detecção de incêndios florestais através de um conjunto completo de imagens de satélite.

Um novo método melhora o monitoramento de peças metálicas durante o LPBF usando aprendizado profundo para aprimorar imagens.

Um conjunto de dados maior melhora a detecção automática dos limites das áreas agrícolas a partir de imagens de satélite.

Pesquisas mostram que é promissor prever o declínio cognitivo com exames de sangue e modelos avançados.

ERIC usa aprendizado de máquina e câmeras pra melhorar a eficiência da irrigação.

Um novo framework simplifica a agrupamento ao adaptar soluções para necessidades específicas.

Essa pesquisa apresenta métodos automáticos para avaliar a pulverização precisa na agricultura.

Um novo método de ASR ajuda a tecnologia a entender melhor a fala das crianças.

Descubra como o LoRA-LEGO combina modelos pra lidar melhor com as tarefas.