Informática - Aprendizagem de máquinas

Esse estudo investiga como as preferências podem ser aprendidas a partir de comparações simples.

Um sistema unificado aumenta a eficiência em aplicações baseadas em LLM.

Apresentando um modelo que gera áudio e vídeo sincronizados com níveis de ruído mistos.

Analisando o papel dos agentes LLM na resolução de problemas do dia a dia.

Um novo método chamado ADEPT melhora o aprendizado por reforço offline através de modelos adaptativos.

Um novo método melhora a eficiência do fine-tuning e reduz o uso de memória para grandes modelos de linguagem.

O Preference Flow Matching traz uma nova forma de alinhar os resultados da IA com as preferências dos usuários.

Uma olhada nos papéis da injetividade e sobrejetividade em redes ReLU.

Um novo método pra melhorar o seguimento de instruções de imagem em modelos multimodais.

Uma nova abordagem pra lidar com o desbalanceamento de classes usando SMOTE e Autoencoders Variacionais.

Esse estudo mostra como autoencoders esparsos criam representações de memória parecidas com células de lugar.

Analisando as respostas individuais aos tratamentos usando o Causal K-Means Clustering.

Apresentando o MaCoDE, um jeito de criar dados sintéticos de alta qualidade.

Uma nova abordagem melhora o desempenho do modelo com diferentes fontes de dados.

A LInK combina aprendizado de máquina com métodos tradicionais pra melhorar bastante o design de mecanismos.

PadFL melhora o compartilhamento de modelos e a eficiência em diferentes capacidades de dispositivos.

Uma nova abordagem para aprendizado por reforço offline melhora o aprendizado de políticas usando modelos de difusão.

Esse artigo fala sobre usar modelos menores pra melhorar os dados de treinamento e ter um desempenho melhor.

Esse trabalho destaca os riscos de segurança em RL e apresenta os SleeperNets para ataques backdoor.

Esse sistema ajuda pessoas com deficiência visual a fazer compras de forma mais independente usando uma bengala robótica.

Investigando como pequenos erros nos dados de treinamento melhoram o conteúdo gerado por IA.

Uma nova abordagem melhora a geração de moléculas para previsão de resposta a medicamentos.

Esse artigo fala sobre um novo modelo simples pra gerar áudio a partir de imagens e vice-versa.

Uma abordagem clara pra escolher o modelo de machine learning certo.

Um novo padrão para avaliar modelos de língua francesa melhora as capacidades multilíngues.

Esse estudo revela como pontos de dados individuais impactam o desempenho do modelo de aprendizado de máquina.

Saiba como o HGQ otimiza modelos de aprendizado profundo para velocidade e precisão.

O Aprendizado Federado treina modelos enquanto mantém os dados dos usuários privados e seguros.

Um método novo melhora a compreensão dos resultados dos modelos de linguagem.

Um novo modelo conecta aprendizado de máquina e neurociência usando contagens discretas de espículas.

Pesquisas mostram que instruções variadas melhoram o desempenho de modelos de linguagem em tarefas desconhecidas.

Novo método aumenta a velocidade de geração de texto usando seleção adaptativa de candidatos.

Apresentando um sistema dual de política eficiente para aprendizado por reforço offline.

Uma visão geral das técnicas de modelagem generativa e aplicações em IA.

A inteligência artificial melhora as previsões sobre formas e tamanhos de nanomateriais.

Uma nova abordagem pra melhorar a eficiência nos processos de busca por arquiteturas neurais.

Uma nova abordagem melhora os cálculos de distância em formas complexas para diversas áreas.

Um novo método melhora os pesos de skinning pra animações mais suaves e modelagem de personagens mais fácil.

Este estudo desenvolve algoritmos pra aumentar a resistência de sistemas distribuídos a dispositivos com defeito.

Um novo método combina aprendizado profundo e algoritmos genéticos pra fazer inferência bayesiana mais rápido.