MoJE melhora as barreiras para LLMs, lidando com ataques de jailbreak de forma eficaz.
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Informática - Aprendizagem de máquinas
RSSApresentando um modelo neural que melhora as medições de similaridade em grafos ao considerar os custos de edição.
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Este estudo analisa como os Transformers conseguem memorizar dados em vários contextos.
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Novas técnicas de modelagem melhoram as previsões em processos químicos.
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Um novo método melhora a compreensão e a confiabilidade das redes neurais.
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Um olhar sobre como a privacidade diferencial protege os dados individuais em um mundo movido a dados.
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Apresentando uma abordagem eficiente para analisar relações complexas em hipergrafos.
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Um novo método para melhorar GNNs na análise molecular.
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Investigando atualizações locais pra melhorar a comunicação em métodos de otimização adaptativa.
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Uma nova abordagem melhora a segurança dos carros autônomos por meio de exemplos contrafactuais.
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Esse estudo fala sobre como melhorar a precisão do modelo para dados desbalanceados usando ajuste logit.
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Hipergráficos e wavelets de difusão oferecem uma visão mais profunda sobre interações complexas de dados.
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MIPO otimiza modelos de linguagem ajustando a influência do modelo de referência com base na alinhamento dos dados.
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Uma nova abordagem para agrupamento que melhora a eficiência e mantém a qualidade em ambientes distribuídos.
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Novo método melhora a precisão do ECG enquanto minimiza a complexidade.
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Uma nova abordagem para clustering usando Espaços Hiperbólicos melhora a precisão e a eficiência.
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O XNet usa a Função de Ativação de Cauchy pra ter mais precisão em tarefas de dados complexos.
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Um novo banco de dados acelera a descoberta de materiais magnéticos para várias aplicações.
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Um novo método melhora a representação de estruturas químicas pra uma análise e eficiência maiores.
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Descubra como redes tensorais melhoram a detecção de anomalias em diversas áreas.
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Esse artigo fala sobre problemas de segurança em modelos de texto para imagem e sugere soluções.
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Pesquisas mostram insights mais profundos sobre as disparidades salariais usando modelos avançados.
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Convoluções de Fourier contínuas melhoram a eficiência em tarefas de reconhecimento de imagem.
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A IA tá evoluindo pra ter conversas mais naturais.
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Analisando como os modelos SSL memorizam pontos de dados e suas implicações.
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Novos métodos no treino de modelos aumentam as habilidades de raciocínio e a eficiência.
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Um guia pra explicar o comportamento de agentes de IA usando Gráficos de Política pra mais confiança.
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A precificação automatizada pode levar a preços inesperadamente altos sem colusão direta.
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Novos métodos melhoram a eficiência e a precisão em modelos de visão baseados em SSM.
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O RepairBench define padrões pra comparar modelos de IA na correção de bugs de software.
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A-FedPD alinha as atualizações do modelo pra reduzir a instabilidade do treinamento no aprendizado federado.
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Um novo método para selecionar modelos estatísticos busca simplicidade e maior precisão.
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Explorando o impacto do aprendizado federado na privacidade de dados médicos e nas estratégias de proteção.
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Novo conjunto de dados melhora as previsões para eventos climáticos extremos.
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Um conjunto de dados completo para análise de tráfego de rede e detecção de anomalias.
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Esse artigo fala sobre como o aprendizado composicional melhora o desempenho do modelo em várias tarefas.
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Um novo método melhora a eficiência do modelo enquanto diminui o tamanho.
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Um novo método melhora a precisão das previsões de redes neurais.
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Um estudo sobre o uso de imagens para classificação e previsão de trajetórias.
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O ARLBench facilita a sintonia de hiperparâmetros para aprendizado por reforço com ferramentas de benchmark eficientes.
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