Informática - Aprendizagem de máquinas

Uma nova abordagem pra melhorar a eficácia da destilação de conhecimento usando a distância de Sinkhorn.

Investigando contratos e desempenho de agentes em situações de contratação repetida.

Uma nova abordagem para métricas melhora a eficiência dos testes A/B e a tomada de decisões.

Apresentando um novo método pra aprender o comportamento de objetos em vídeos e cenas 3D.

Destaques da pesquisa mostram uma eficiência melhorada no design aeroespacial através de modelos de ordem reduzida com múltiplas fidelidades.

Apresentando o REFACTOR, um sistema para extração automática de teoremas a partir de provas matemáticas.

Aprenda como a álgebra tropical melhora sistemas de recomendação por meio da fatoração de matrizes.

Esse artigo fala sobre a explicabilidade e a justiça em modelos de previsão de julgamento legal.

Explore o papel crucial da fidelidade do algoritmo no aprendizado por reforço online para testes de saúde.

Analisando os efeitos do aprendizado de máquina na liberdade de expressão e na justiça.

Novos métodos simplificam a criação de cenas 3D distintas a partir de descrições de texto.

O FedReview melhora o aprendizado federado ao rejeitar atualizações de modelo prejudiciais.

Uma nova abordagem para o aprendizado multitarefa reduz a interferência entre as tarefas e aumenta a eficiência.

Um novo método melhora a velocidade de geração de texto usando modelos de linguagem grandes e pequenos.

Um estudo sobre métodos eficientes para ajustar modelos grandes através da Adaptação de Baixa Classificação.

Agentes de linguagem usam modelos de grafos pra melhorar a habilidade de resolver problemas e a colaboração.

Um estudo comparando o GPT-4 e o crowdsourcing em tarefas de rotulagem de dados.

Analisando os desafios da privacidade diferencial em sistemas de aprendizado online.

Esse artigo fala sobre estratégias pra melhorar a estimativa de hipergraUdo em programação bilevel.

Apresentando novos modelos pra melhorar a extração de fala em ambientes barulhentos.

Os algoritmos melhoram as estratégias dos jogadores em ambientes de jogo incertos.

Um novo framework melhora o desempenho de GNN usando sistemas de Processamento em Memória.

Explorando como os transformers aprendem aritmética em machine learning.

Este estudo apresenta uma nova abordagem para segmentar o colo sigmoide em imagens de TC.

Esse estudo investiga funções de ativação adaptativas pra melhorar o desempenho do modelo em cenários com pouca informação.

Técnicas de aprendizado de máquina melhoram o estudo dos comportamentos de fluxo de gás em condições extremas.

Esse estudo analisa como compartilhar música afeta o envolvimento e a descoberta de novos artistas.

Descubra como o aprendizado de máquina melhora a detecção de anomalias na pesquisa em física de partículas.

Explore como a marca d'água pode proteger a integridade do conteúdo gerado por IA.

Pesquisadores usam métodos avançados pra encontrar objetos únicos no espaço.

Uma nova abordagem aumenta a precisão das previsões ao lidar com parâmetros incômodos.

Explorando métodos quânticos pra melhorar a tomada de decisão em aprendizado por reforço.

Examinando os efeitos da IA nas decisões dos árbitros de tênis.

Um novo método melhora a eficiência do reconhecimento de fala usando adaptação de baixo rank.

Distribuição de Layouts de Bordas melhora o desempenho de GNNs ao amostrar estruturas de grafos diversas.

Pesquisa sobre como o viés indutivo afeta o desempenho do modelo Transformer.

Uma nova abordagem pra melhorar as previsões em aprendizado de grafos temporais.

Esse artigo fala sobre mudanças na distribuição e desafios no aprendizado de grafos.

Uma visão geral dos modelos de difusão e seu impacto na IA generativa.

Pesquisas mostram maneiras mais amplas de dar direções usando conhecimento espacial.