Informática - Aprendizagem de máquinas

Este artigo fala sobre métodos para melhorar o roteamento de entregas levando em conta as preferências dos motoristas.

Esse artigo fala sobre TULIP, um método pra melhorar a estimativa de incerteza em aprendizado de máquina.

O KG-FIT junta gráficos de conhecimento com as ideias de modelos de linguagem pra ter uma representação de dados mais rica.

Novos métodos melhoram a eficiência e a precisão do treinamento de grandes modelos de linguagem.

Um estudo sobre como os modelos de linguagem expressam e medem sua confiança.

O framework MindStar melhora as habilidades de raciocínio em modelos de linguagem de forma eficiente.

Um novo método pra identificar relações causais locais em dados.

C-ShipGen tá revolucionando o design de casco de navios usando IA pra ser mais eficiente e de qualidade.

Novo algoritmo melhora a eficiência de aprendizado em várias tarefas.

Um novo método melhora o raciocínio em modelos de linguagem automatizando a rotulagem de etapas.

A TAGA oferece uma nova maneira de analisar Gráficos Atribuídos a Texto sem precisar de muitos dados rotulados.

Novos métodos melhoram a estabilidade dos sistemas de controle em condições incertas.

Uma abordagem eficiente em termos de recursos para ataques de backdoor em modelos avançados de aprendizado de máquina.

A ARC oferece uma solução flexível pra detectar anomalias em vários conjuntos de dados de grafo.

Aprenda como combinar diferentes modelos melhora os processos de tomada de decisão em cenários complexos.

Aprenda como a Entropia de Transferência melhora o treinamento e o desempenho das Redes Neurais Convolucionais.

O DMPlug melhora os métodos de recuperação para problemas inversos usando modelos de difusão pré-treinados.

Um olhar sobre métodos eficazes para ajustar modelos de linguagem.

Um novo modelo melhora os Transformers ao combinar informações sensoriais e relacionais.

Explorando dependências de arestas pra melhorar a modelagem de grafos em redes do mundo real.

A CAASL ajuda pesquisadores a identificar rapidinho as relações de causa e efeito em várias áreas.

Descubra um método de otimização descentralizada que protege os dados dos usuários enquanto melhora a eficiência.

Zamba é um modelo de linguagem híbrido que combina arquiteturas de espaço de estados e transformadores.

Explorando a mistura de aprendizado focado em privacidade e técnicas de geração de dados.

Um novo método pra melhorar a eficiência ao combinar dados de sensores.

Esse estudo destaca a eficiência do aprendizado off-policy na imitação adversarial.

Usar veículos elétricos pra fornecer energia pras estações base de telecomunicações durante falhas.

CAVIAR transforma a forma como variáveis categóricas são analisadas, melhorando resultados em várias áreas.

Um novo método pra prever resultados complexos usando dados de matriz.

O Pace adapta os processos de aprendizado em tempo real pra um aprendizado contínuo e duradouro.

Aprenda como o AltGDmin lida com dados ausentes em um ambiente federado.

DPHGNN melhora o desempenho em tarefas relacionadas a hipergrafos usando aprendizado em duas camadas.

Um jeito de melhorar a precisão das estimativas estatísticas de forma eficiente.

Uma olhada nos métodos de matriz de projeção regularizada para melhorar o agrupamento e a detecção de comunidades.

Um novo framework otimiza o uso de grandes modelos de linguagem de forma eficiente.

Examine como a informação e o arrependimento moldam nossas escolhas.

Um novo método identifica interações variáveis em dados complexos de séries temporais.

Um novo método tá mostrando resultados promissores em medir com precisão o movimento de fluidos em sistemas complexos.

Explorando a regularização de agrupamentos de tarefas para lidar com a heterogeneidade do modelo.

Explorando o potencial das redes neurais mecânicas em aprendizado de máquina.