Informática - Aprendizagem de máquinas

Uma abordagem nova melhora a compreensão das formas moleculares e seus efeitos nas propriedades.

Uma nova estrutura melhora o aprendizado a partir de rótulos de dados incompletos.

Uma abordagem estruturada pra integrar LLMs em tarefas de planejamento com orientação externa.

Novas redes neurais aumentam o controle sobre os resultados e melhoram o desempenho em várias tarefas.

Esse artigo fala sobre como usar dados agregados em aprendizado de máquina enquanto protege a privacidade.

A KTO simplifica o treinamento de IA focando nas preferências humanas de forma eficiente.

Um novo método pra melhorar o desempenho em computação científica usando ytopt.

Apresentando o DE-BERT, um framework que melhora a eficiência em modelos de linguagem através de estratégias de saída antecipada.

Uma nova abordagem melhora a eficácia do marketing ao analisar o comportamento do usuário durante todo o processo.

Um panorama das questões de direitos autorais na IA generativa e seu impacto.

Combinando aprendizado profundo e regressão esparsa pra melhorar a descoberta de equações a partir de dados ruidosos.

Novo framework melhora a seleção de dados e a limpeza de gráficos em ambientes barulhentos.

Um novo framework melhora a eficiência da computação segura enquanto garante a privacidade dos dados.

Uma nova abordagem pra melhorar a otimização em cenários complexos usando simulações.

A escolha certa dos dados melhora a performance dos modelos de linguagem durante o ajuste das instruções.

Este estudo investiga ataques de jailbreak em modelos de linguagem grandes e multimodais.

Analisando como o deep learning melhora os ataques de canal lateral em dispositivos.

O MixedNUTS oferece uma solução pra misturar precisão e robustez em aprendizado profundo.

Este artigo fala sobre técnicas pra melhorar a eficiência dos LLMs com textos longos.

Descubra como os mapeamentos de Bellman proximais melhoram a tomada de decisão em aprendizado por reforço.

Um novo método melhora o treinamento de Redes de Fluxo Generativas usando algoritmos evolutivos.

Um novo modelo usa técnicas de difusão pra melhorar recomendações pra novos usuários.

EvaLLM oferece uma abordagem estruturada pra avaliar conteúdo visual gerado por IA.

Novos sistemas melhoram a tradução de texto para fala sem intermediários.

Um estudo sobre como melhorar a estimativa de PM2.5 usando AOD de satélite e aprendizado de máquina.

Uma nova abordagem melhora o design do fluxo de trabalho na análise de dados através da automação e flexibilidade.

Um novo conjunto de dados e modelo pra melhorar o aprendizado de máquina em provas formais usando Agda.

Uma olhada mais de perto na habilidade dos modelos multilíngues de transferir conhecimento entre idiomas.

Aprenda como pequenas alterações inofensivas protegem a privacidade no aprendizado profundo sem afetar a funcionalidade das DNNs.

Avaliar a calibração do modelo pra melhorar a qualidade do código e a confiança dos desenvolvedores.

Novo método melhora a explicabilidade de GNN usando gráficos proxy.

Uma estratégia pra melhorar o desempenho e a justiça nos modelos de aprendizado federado.

Essa pesquisa explora o potencial de modelos de fundação de grafos versáteis.

Esse trabalho propõe uma abordagem robusta pra aprendizado profundo por reforço contra ataques de dados de entrada.

Um novo método melhora os modelos de difusão pra lidar com desafios de imagem ruidosa.

Essa pesquisa analisa como o tamanho do modelo e dos dados impactam o desempenho do modelo gráfico.

Descubra como o deep learning pode melhorar as tecnologias de restauração da visão.

Explorando a distância de Wasserstein ao quadrado para uma reconstrução eficaz de SDE a partir de dados ruidosos.

O COMPRER integra vários tipos de imagem pra um diagnóstico de doenças melhor.

Um conjunto de dados pra melhorar a precisão da geração de testes unitários usando grandes modelos de linguagem.