A pesquisa melhora os modelos lidando com a incerteza nas Equações Diferenciais Universais.
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Informática - Aprendizagem de máquinas
RSSSPCL melhora a estabilidade do treinamento de modelos em ambientes de múltiplas tarefas.
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ARCO melhora o desempenho do modelo de deep learning através da colaboração inteligente entre hardware e software.
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Um olhar crítico sobre a diversidade em conjuntos de dados e como melhorá-la.
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Esse artigo fala sobre "machine unlearning" e suas implicações pra privacidade de dados.
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Analisando a destilação de conhecimento simbólico em grandes modelos de linguagem pra mais clareza e utilidade.
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Analisando a vulnerabilidade das redes neurais a pequenas mudanças nos dados de entrada.
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Novos métodos melhoram ataques de caixa-preta usando dados não rotulados para aprendizado de máquina.
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Uma nova técnica melhora o uso de energia em aprendizado de máquina baseado em árvore.
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O Anvil simplifica a otimização de design integrando técnicas de CAD, CFD e IA.
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Analisando a eficiência e o consumo de energia de Modelos de Linguagem Grandes em aplicações de IA.
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Um novo conjunto de dados melhora os processos de seleção de materiais em projetos de design.
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Um novo modelo melhora as previsões de chuva a curto prazo usando técnicas avançadas.
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Novos modelos de aprendizado de máquina melhoram simulações climáticas para previsões mais precisas.
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Uma visão geral dos métodos de replay de experiência e seu impacto na eficiência de aprendizado.
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Um novo método pra detectar mudanças nas correlações de dados de forma rápida e precisa.
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Alpha Flow-Lit melhora a geração de formas de proteínas, aumentando a eficiência e a precisão.
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Uma nova abordagem pra aumentar a segurança no aprendizado federado contra ataques de backdoor.
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A pesquisa apresenta novos métodos para avaliar sistemas de reconhecimento de fala em polonês.
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Estratégias para melhorar modelos de machine learning com conjuntos de dados que mudam.
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Novos métodos reduzem o uso de memória sem perder desempenho em LLMs.
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Um novo algoritmo aborda desafios na otimização em dois níveis com restrições acopladas.
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Explorando como novas abordagens matemáticas melhoram o aprendizado de máquina para tipos de dados complexos.
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Descubra como a esparsidade dos blocos de peso aumenta o desempenho e a eficiência da IA.
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Uma nova abordagem melhora a coleta de feedback para modelos de linguagem, economizando tempo e grana.
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Um novo ambiente de jogo de corrida impulsiona a pesquisa em Aprendizado por Reforço Offline.
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Apresentando uma abordagem inovadora que preserva ângulos pra visualizar dados de alta dimensão.
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Este artigo fala sobre os desafios e soluções em Redes Neurais Gráficas.
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A Codificação Posicional Sinusoidal melhora o aprendizado e o desempenho em tarefas de aprendizado de máquina.
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Novo modelo acelera simulações do comportamento de metais em condições corrosivas.
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Esse artigo foca em melhorar a confiabilidade dos resultados dos modelos de linguagem.
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Novas técnicas melhoram a eficiência em problemas complexos de otimização para aprendizado de máquina.
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Um novo método pra selecionar aumentações de dados melhora o desempenho do modelo em tarefas de séries temporais.
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Essa técnica melhora a precisão das previsões ao quantificar a incerteza de forma eficaz.
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ACoNE oferece um modelo eficiente para gerar embeddings de consulta explicáveis.
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Uma nova técnica para melhorar a imagem de ultrassom usando ondas sonoras.
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Aprenda como a divergência de Bregman ajuda a medir as diferenças nos dados e a melhorar os modelos de machine learning.
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Apresentando o BITR, um novo jeito eficaz de combinar nuvens de pontos em espaço 3D.
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Analisando ataques adversariais e a robustez do modelo em segmentação semântica.
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Avanços em aprendizado de máquina melhoram o rastreamento dos objetos orbitais da Terra.
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