SiT melhora a capacidade dos agentes de generalizar em aprendizado por reforço através de simetria e atenção.
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Informática - Aprendizagem de máquinas
RSSA SecureSpectra oferece uma nova maneira de proteger a identidade auditiva contra ameaças de deepfake.
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Um olhar sobre como redes lineares aprendem e evoluem durante o treinamento.
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O ERIC oferece uma forma eficiente de medir semelhanças em grafos com precisão aprimorada.
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O ATLAS melhora a seleção de dados sísmicos usando aprendizado ativo e mudanças de representação.
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Combinando física e geometria pra melhorar as previsões de dispersão acústica.
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O LLM2FEA junta IA generativa e algoritmos evolutivos pra criar soluções de design inovadoras.
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Método inovador integra densidade eletrônica para melhorar previsões de propriedades moleculares.
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Descubra como os Leaky ResNets melhoram as técnicas de deep learning.
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Um novo método melhora a reparação de código para linguagens de programação pouco usadas.
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A pesquisa explora a análise de vídeo como uma ferramenta para a detecção precoce da doença de Parkinson.
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Descubra o potencial da modulação baseada em referência na arte digital.
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Esse trabalho melhora a privacidade na difusão de grafo enquanto mantém a utilidade dos dados.
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Dados sintéticos ajudam na análise de sobrevivência gerando conjuntos de dados realistas para uma modelagem melhor.
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Pesquisadores usam aprendizado de máquina pra melhorar a detecção de sinais em sistemas de comunicação.
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Explorando como os Transformers classificam dados através de informações contextuais.
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Melhorando o MMDenseNet pra separar música de forma rápida e eficiente.
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Aprenda sobre FTFIs e como eles impactam as estruturas de dados em árvore no aprendizado de máquina.
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Um novo método simplifica a escolha de variáveis em grandes conjuntos de dados.
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Uma olhada nos desafios e métodos de injetividade em camadas ReLU dentro de redes neurais.
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Um método pra melhorar a coleta de dados pra sistemas que mudam com o tempo.
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Agentes melhoram a adaptabilidade e a eficiência usando modelos abstratos para planejar e aprender.
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A pesquisa avança métodos para navegação de robôs mais segura usando técnicas de estimativa de incerteza.
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Um novo framework melhora a eficiência de aprendizado em sistemas multiagente por meio de modelagem de mundo inovadora.
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Novo framework mistura recompensas e limites em aprendizado por reforço.
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Uma nova medida de dissimilaridade melhora o aprendizado por transferência em distribuições de dados variadas.
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Explorando como os sinks de atenção impactam o desempenho dos modelos de linguagem e apresentando uma técnica de calibração.
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Um novo framework melhora como os grandes modelos de linguagem podem funcionar em dispositivos de borda.
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Uma nova abordagem modular melhora a inferência variacional em linguagens de programação probabilística.
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Analisando o desempenho dos modelos de IA em problemas de matemática para crianças revela lacunas significativas.
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Este artigo analisa como a transferência de conhecimento melhora a precisão de modelos generativos.
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Explorando como a IA tá mudando o cenário das energias renováveis pra ter mais eficiência.
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Analisando a necessidade de melhores regras para IA na saúde.
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Novo framework melhora a modelagem de sistemas físicos complexos usando simetria discreta.
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Métodos para reduzir o uso de memória durante o ajuste fino de modelos grandes.
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Aprenda como a privacidade diferencial protege os dados individuais enquanto permite uma análise útil.
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Uma plataforma padronizada pra testar algoritmos de aprendizado no controle de fronteira de equações diferenciais parciais.
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Um novo algoritmo melhora a estimativa de frequência e a identificação de pesados nos redes.
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Um novo método melhora a eficiência do aprendizado dos robôs através de uma melhor interação humana.
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Esse artigo analisa como certos neurônios afetam a incerteza nas previsões de modelos de linguagem.
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