Informática - Aprendizagem de máquinas

RLSR-Routing melhora o roteamento de tráfego da Internet usando aprendizado por reforço pra ser mais eficiente.

Uma nova abordagem melhora as sugestões de código para o desenvolvimento de software.

Uma nova abordagem para transmitir mensagens curtas de forma segura usando técnicas de deep learning.

Um novo método melhora a precisão na extração de tripletos de aspecto-sentimento.

Explorando métodos de fatoração de matrizes em dados distribuídos entre clientes.

Este artigo fala sobre como os robôs aprendem habilidades de culinária usando informações da internet.

Um novo método melhora as previsões em aprendizado de máquina usando modelos especializados.

Uma nova abordagem melhora o controle em ambientes incertos usando processos Gaussianos.

CAMAL combina aprendizado de máquina e métodos tradicionais pra otimizar o desempenho da árvore LSM.

Novos modelos enfrentam a classificação de som com dados de treinamento limitados.

Um evento pra melhorar modelos de segmentação de imagem pra carros autônomos mais seguros.

Um novo método melhora a eficiência para lidar com entradas longas em modelos de linguagem.

Um novo método melhora o desempenho do Flash Attention para máscaras de atenção esparsas.

Esse método ajuda os pesquisadores a encontrarem designs eficientes em espaços de problemas complexos.

Avaliando a eficácia dos LLMs para análise de ameaças.

Saiba sobre novos métodos para melhorar a clareza das imagens de microscopia usando IA.

Um novo método melhora a estimativa de afinidade de tarefas para aprendizado multitarefa.

Um novo modelo otimiza dados de ganhos pra prever melhor o preço das ações.

A mistura de regiões aumenta a diversidade dos dados de treino pra melhorar o desempenho do modelo.

Guiando a IA a tomar decisões éticas em situações complexas.

O algoritmo Domino melhora previsões de eletricidade, enfrentando os desafios da escassez de dados.

Descubra como o aprendizado por reforço profundo melhora o agendamento na indústria de móveis.

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.