Pesquisas mostram que mudanças simples nos inputs podem levar a resultados prejudiciais em LLMs.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
Pesquisas mostram que mudanças simples nos inputs podem levar a resultados prejudiciais em LLMs.
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Estudando como a quantização afeta o desempenho em diferentes línguas.
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Explorando os desafios de usar métodos de ensemble em machine learning.
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Uma nova abordagem melhora a precisão na previsão de séries temporais com múltiplas resoluções.
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A pesquisa avalia a estabilidade de métodos de XAI usando um conjunto de dados de diabetes.
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GFlowNets permitem uma amostragem eficaz de distribuições complexas com fortes capacidades de generalização.
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Explorando modelos de aprendizado de máquina e novos conjuntos de dados pra melhorar a segurança.
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Novo framework melhora a previsão de biomarcadores genéticos em câncer colorretal usando imagens de lâmina inteira.
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GFN-ROM melhora a redução de ordem do modelo usando redes neurais gráficas para simulações eficientes.
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FKEA oferece uma forma nova de avaliar modelos generativos sem precisar de conjuntos de dados de referência.
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O NEIM usa redes neurais pra simplificar modelos não lineares complexos e facilitar a análise.
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GPTQT melhora a eficiência e o desempenho na quantização de grandes modelos de linguagem, tornando a IA mais acessível.
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Um novo framework melhora a eficiência no aprendizado federado de borda otimizando recursos e dados.
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ShiftAddAug melhora a eficiência e a precisão de redes neurais para dispositivos de borda.
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Analisando ataques de inferência de membresia em modelos de previsão de séries temporais na saúde.
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Abordagem inovadora melhora a detecção de falhas em satélites sem precisar de muitos dados rotulados.
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Essa pesquisa analisa a eficácia do Random Forest na detecção de anomalias na rede.
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Novo método melhora a eficiência na compressão de imagem sem perda para imagens binárias.
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Novos métodos usam redes neurais pra lidar com equações fracionárias no tempo de forma eficaz.
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Descubra como a pré-processamento de dados melhora as previsões de resultados de saúde críticos.
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Este artigo propõe um método pra converter ICL em pesos de modelo pra melhorar o desempenho.
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Dy-DCA melhora a qualidade do vídeo e a eficiência para dispositivos móveis.
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Esse artigo fala sobre novas abordagens pra melhorar as previsões em reações químicas usando tecnologia.
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O BlackVIP permite o uso eficiente de modelos de IA sem acessar suas partes internas.
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Um estudo sobre como usar aprendizado de máquina pra prever eventos de prótons solares de forma eficaz.
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Um novo método melhora o aprendizado auto-supervisionado ao adicionar um componente de memória.
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Esse artigo apresenta um método pra identificar e gerenciar memes prejudiciais de forma eficaz.
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Um estudo sobre as capacidades de aprendizado de grandes modelos de linguagem em tarefas de aritmética modular.
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Novo método ESQA usa modelos de linguagem grandes para análise de sequência de eventos.
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Frameworks de teste melhoram a confiabilidade dos modelos de linguagem pra dar respostas confiáveis.
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A estrutura ITEM melhora o treinamento e a avaliação de GNNs para recomendações melhores.
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Uma nova abordagem usa transformers pra melhorar a eficiência e flexibilidade na resolução de PDEs.
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Um olhar sobre métodos para estimar efeitos de tratamento usando dados do mundo real.
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Um novo design de camada convolucional reduz parâmetros e melhora a interpretabilidade em modelos de IA.
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Nova ferramenta de IA ajuda veterinários a diagnosticar problemas cardíacos em cães.
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Aprenda como os coresets melhoram a eficiência na análise de regressão múltipla.
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Apresentando os conjuntos de dados MERGE pra melhorar a classificação de emoções na música.
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O GENTLE avança o aprendizado de máquina ao aprender de forma eficaz distribuições condicionais a partir de dados limitados.
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Este artigo explora soluções para o oversmoothing em redes neurais de grafo, focando nas GCNs.
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Esse estudo explora como o aprendizado de representação ajuda os robôs a se adaptarem a ambientes em mudança.
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