Informática - Aprendizagem de máquinas

Um novo método melhora a adaptabilidade da IA em trabalho em equipe, diversificando os comportamentos de treino.

Novos algoritmos melhoram as estratégias de alocação de recursos com orçamento limitado.

Uma análise profunda sobre por que os transformers têm dificuldade com funções sensíveis.

Este estudo apresenta métodos para avaliar a geração de diálogos com base na diversidade e na qualidade.

Novos modelos de memória melhoram a eficiência nos processos de treinamento de aprendizado por reforço.

Este estudo melhora modelos de texto ao integrar detalhes de layout pra uma melhor compreensão dos documentos.

Esforços pra melhorar os sistemas de ASR pra árabe tunisiano e troca de código.

Uma nova maneira de avaliar e comparar algoritmos de RecSys usando conjuntos de dados diversos.

Métodos inovadores buscam adaptar a geração de música às preferências dos usuários.

A BioMistral quer avançar o processamento de linguagem na área da saúde com tecnologia de código aberto.

O MIM-Refiner melhora o desempenho do modelo MIM através de um aprendizado de características mais refinado.

Examinando o impacto da IA e do raciocínio causal no futuro dos sistemas sem fio.

Este artigo analisa as ameaças à privacidade em métodos de aprendizado descentralizados e as táticas de possíveis atacantes.

Uma nova abordagem para o aprendizado por reforço considera as mudanças no ambiente causadas pelas ações do agente.

SpLiCE ajuda a esclarecer os dados densos do CLIP pra facilitar a compreensão.

Estudo mostra que IA melhora a detecção de problemas dentais em raio-X.

Saiba como o LinkedIn usa Redes Neurais Gráficas para fazer recomendações melhores para os usuários.

Analisando a importância dos modelos causais e intervenções em machine learning.

Explorando o equilíbrio entre privacidade e eficiência de aprendizado em machine learning.

Este artigo fala sobre como o DPETS melhora a estabilidade e o controle no aprendizado por reforço.

Um novo método melhora a modelagem multidimensional sem altos custos computacionais.

A teoria da aprendizagem credal traz novas ideias para adaptar modelos de aprendizado de máquina a dados que mudam.

Um método para estimar a pose do corpo em 3D que enfrenta os desafios de obstrução.

Esse estudo analisa como os modelos de linguagem adaptam suas previsões usando aprendizado em contexto.

Esse artigo fala sobre um jeito de melhorar os LLMs usando feedback verbal sem generalizar demais.

Entender causalidade pode melhorar a tomada de decisão e a adaptabilidade da IA.

Novos modelos melhoram a compreensão e a previsão das propriedades de surfactantes.

Esse artigo fala sobre como usar dados não rotulados pra melhorar modelos de aprendizado de máquina.

Uma ferramenta de referência pra melhorar métodos de detecção de anomalias em séries temporais.

Uma olhada em como as leis de escalabilidade influenciam a eficiência e a precisão das redes neurais.

Um novo framework prioriza a justiça em competições de aprendizado de máquina crowdsourced.

Um novo método que simplifica o aprendizado de grafos usando atenção.

Um novo método melhora o aprendizado de robôs com dados simulados para situações da vida real.

Uma nova abordagem usando LLMs melhora a análise de fluxo de dados pra entender melhor o código.

Um olhar sobre como os transformers mandam bem com dados não estruturados em tarefas de regressão.

Pesquisa melhora as previsões de carga em aterrissagens forçadas de aeronaves usando técnicas de aprendizado de máquina.

Novo modelo melhora a velocidade e a precisão da simulação para aplicações de engenharia.

Um novo método melhora as estimativas de confiança em dados ambíguos.

Uma nova abordagem melhora a capacidade dos modelos de linguagem de transformar sequências, mesmo com dados limitados.

Um novo framework busca melhorar a gestão de taxas de transação nas redes de blockchain.