A pesquisa tem como objetivo melhorar modelos de linguagem usando fontes de dados externas precisas.
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Informática - Aprendizagem de máquinas
RSSO UNREST melhora a tomada de decisão em carros autônomos ao considerar incertezas ambientais.
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Aprenda a lidar com barulho em modelagem estatística pra uma análise melhor.
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Um estudo sobre abordagens de aprendizado de máquina para manutenção preditiva e monitoramento de condições.
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Uma olhada em métodos de agrupamento melhorados usando busca local com múltiplas trocas.
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RLLTE oferece uma estrutura flexível para desenvolver e melhorar aplicações de aprendizado por reforço.
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Analisando o papel dos VANTs na melhora dos métodos de detecção de árvores usando nuvens de pontos e imagens.
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A TrueLearn adapta as experiências de aprendizado com base nas interações de cada usuário.
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A estrutura TEMT melhora a conclusão de grafos de conhecimento temporal usando contexto textual.
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EFFL busca precisão e justiça iguais entre os clientes no aprendizado federado.
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Uma nova abordagem acelera as operações de redes neurais ao processar tarefas sequenciais em paralelo.
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Este artigo analisa o papel dos regularizadores de justiça em algoritmos preditivos.
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Uma olhada nos métodos de aprendizado por reforço e sua eficiência em várias situações.
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Um novo método de avaliação melhora a compreensão das previsões de GNN.
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Avaliação de vários métodos de detecção OOD para dados tabulares médicos.
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Explorando o uso de deep learning na modelagem de sistemas hamiltonianos.
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Analisando o impacto da consistência do modelo de recompensa no desempenho do modelo de linguagem.
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Analisando como modelos de machine learning robustos afetam a eficácia das explicações.
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Um framework melhora o desempenho de LLM ao integrar ferramentas personalizadas para várias tarefas.
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Um novo modelo melhora as previsões para dados de séries temporais incompletos.
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Esse artigo fala sobre uma nova abordagem pra melhorar a navegação de robôs usando reconhecimento de lugares.
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Novo estudo revela métodos para reduzir a resistência usando dinâmica de fluidos.
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Um novo método combina técnicas baseadas em dados com princípios físicos pra um modelagem melhor.
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Um olhar sobre como métodos de busca em árvore melhoram grandes modelos de linguagem.
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Novos métodos melhoram a eficiência das redes neurais gráficas com perda mínima de performance.
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GRANDE usa gradiente descendente pra melhorar o aprendizado a partir de dados tabulares.
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Este artigo fala sobre como usar a entropia pra melhorar o desempenho e a interpretabilidade de redes neurais.
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Apresentando um método novo pra criar features significativas usando aprendizado por reforço.
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Esse artigo analisa os desafios e soluções relacionadas a rótulos barulhentos nos dados de treinamento.
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Modelos de consistência melhoram a eficiência na tomada de decisões em aprendizado por reforço.
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O SAM melhora o treinamento de redes neurais focando na estabilidade dos parâmetros.
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Uma nova abordagem em aprendizado de máquina reduz custos enquanto melhora as previsões.
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Um novo método melhora a resistência da IA a mudanças prejudiciais de entrada.
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Um novo benchmark avalia o desempenho de memória de agentes de DRL usando várias tarefas.
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Uma olhada profunda em como os LLMs convertem linguagem em código em várias tarefas.
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Descubra como as redes de filtragem de dados afetam conjuntos de dados de machine learning e o desempenho dos modelos.
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Geal melhora a eficiência na seleção de dados em visão computacional usando modelos de uso geral.
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MixQuant otimiza as escolhas de bit-width para redes neurais profundas, equilibrando eficiência e precisão.
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unORANIC melhora a análise de imagens médicas ao separar a anatomia da corrupção.
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Aprenda a prever quedas de serviço em nuvem usando métricas de performance.
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