Analisando vulnerabilidades e estratégias de segurança para agentes científicos movidos por LLM.
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Informática - Aprendizagem de máquinas
RSSUma nova abordagem combina busca de evidências com previsões na descoberta de medicamentos.
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Uma nova abordagem para deep learning que melhora a eficiência e a estabilidade.
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Novos métodos melhoram a eficiência de amostra e a velocidade no aprendizado por reforço.
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Explorando o potencial das Redes Neurais Informadas por Física em problemas complexos.
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Uma estrutura para edição de imagem realista que respeita as relações de características.
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Este estudo investiga ataques adversariais em aprendizado profundo, focando no desempenho de redes neurais convolucionais (CNN).
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Text2Data melhora a geração de dados usando fontes rotuladas e não rotuladas de forma eficaz.
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Um novo método melhora a precisão do modelo ao lidar com rótulos ruidosos no aprendizado federado.
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Um método pra prever informações faltando em nós de grafo usando estruturas locais.
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Analisando como os GFlowNets se generalizam para áreas não testadas e seu potencial de aplicação.
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Uma olhada no aprendizado por reforço neurossimbólico e suas vantagens na IA.
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Um novo modelo melhora a regressão simbólica através de técnicas de aprendizado adaptativo.
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Novos métodos melhoram a clareza das previsões de aprendizado de máquina.
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Um novo método melhora a tomada de decisão em ambientes dinâmicos para agentes de IA.
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Este estudo analisa um método pra melhorar a detecção de doenças usando dados multimodais.
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Descubra como os Modelos de Mundo de Ações melhoram a tomada de decisão em ambientes complexos.
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Coresets permitem cálculos eficientes em aprendizado de máquina enquanto mantêm a precisão.
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Novos métodos melhoram a segurança de sistemas complexos como robôs e veículos autônomos.
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Um olhar sobre MDPs de estados infinitos e seu papel no aprendizado por reforço.
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Este artigo examina como determinar correlações entre vetores aleatórios usando métodos estatísticos.
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Um novo método pretende melhorar a qualidade da produção em modelos generativos.
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Explora a implementação de IA para otimizar os serviços de veículos autônomos.
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Este artigo examina como redes neurais gerenciam recursos para tarefas complexas.
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Novo modelo busca melhorar a segurança no trânsito com previsões precisas de acidentes.
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Um novo método melhora a tomada de decisão sob restrições em aprendizado por reforço.
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MIPS oferece uma nova maneira de criar programas a partir de redes neurais.
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Um novo método melhora a velocidade e a qualidade da geração de texto em grandes modelos de linguagem.
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Um método inovador pra acelerar o processamento de modelos de linguagem grande pra múltiplos usuários.
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A NITO oferece um jeito mais rápido e adaptável de otimizar a distribuição de materiais em projetos de engenharia.
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Este estudo melhora o desempenho de GNN através de explicações de gráfico eficazes.
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A sobreparametrização simulada melhora o treinamento do modelo enquanto mantém a eficiência.
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Um olhar sobre como aprender com as respostas do grupo enquanto garante a privacidade dos dados.
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Moco usa aprendizado de máquina pra melhorar as soluções de problemas de otimização combinatória.
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Analisando modelos generativos para dados de expressão gênica sintética enquanto garante a privacidade dos pacientes.
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Os robôs melhoram a eficiência da coleta de dados com planejamento de caminho dinâmico em ambientes desconhecidos.
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Uma abordagem nova pra garantir que os sistemas de IA sejam confiáveis e seguros.
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Combinar conhecimento causal com aprendizado por reforço melhora a tomada de decisão da IA.
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Um método melhora a qualidade da imagem ao lidar com desmosaico e remoção de ruído juntos.
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O CodeIt melhora a performance dos modelos de IA em tarefas de raciocínio complexo.
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