Nova técnica melhora a detecção de bugs em motores JavaScript usando modelos avançados.
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Informática - Aprendizagem de máquinas
RSSAnalisando como os Transformers aprendem com o contexto pra enfrentar tarefas desconhecidas.
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Um estudo sobre como o aprendizado de dicionário ajuda a interpretar modelos de linguagem avançados.
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Analisando como o fine-tuning aumenta o risco de revelar dados sensíveis de treinamento.
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Explorando a eficácia do DRL em gerenciar temperatura com jatos de refrigeração em superfícies quentes.
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Um novo método melhora a força e a precisão dos modelos de aprendizado profundo.
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Esse artigo explora como a augmentação de dados melhora o aprendizado em aprendizado por reforço profundo.
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Um novo método melhora o aprendizado de redes bayesianas ao aprimorar a categorização de dados.
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Explora como o DualView melhora a atribuição de dados em modelos de aprendizado de máquina.
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Um novo método melhora a maneira como os robôs entendem o ambiente pra uma navegação mais eficiente.
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Um olhar sobre como melhorar as técnicas de aprendizagem para dados que dependem do tempo.
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Um projeto integra EEG pra melhorar a educação em humanidades através da detecção de emoções em tempo real.
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Pesquisas mostram que amostras de elite são melhores pra treinar modelos de IA mais ecológicos.
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Um guia prático para o pacote QuadratiK para análise de dados esféricos.
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Analisando as limitações dos LLMs em entender e reter informações temporais.
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Um novo método melhora a identificação de itens flexíveis por robôs usando processamento de texto e imagem.
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Uma abordagem nova ajuda a IA a manter o conhecimento enquanto aprende novas tarefas.
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Um novo método melhora a compreensão das variáveis externas na otimização.
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A GPDiff oferece soluções pra dados urbanos limitados em aplicações de cidades inteligentes.
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Um estudo revela como os modelos de transformador realizam tarefas de raciocínio usando estratégias internas.
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Os hubs de carregamento rápido têm um papel importante em apoiar o crescimento dos veículos elétricos.
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Uma análise dos sistemas de recomendação e como melhorar a eficácia deles.
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Investigando áudio deepfake pra melhorar modelos de transcrição pra línguas menos comuns.
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Analisando como a autoatenção impacta o desempenho do modelo em várias tarefas.
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Explorando como redes tensorais podem melhorar a modelagem de linguagem através de cadeias de spin de Motzkin.
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Um novo modelo tem como objetivo melhorar as previsões das densities de objetos espaciais em órbita baixa da Terra.
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Uma nova abordagem melhora as previsões para estruturas de grafos diversas usando PM-FGW.
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Essa pesquisa usa aprendizado de máquina pra melhorar a modelagem e medição de ondas de água.
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Uma nova função de perda melhora a estimativa da razão de densidade em aprendizado de máquina.
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Redes Hopfield densas mandam bem em reconhecer padrões, principalmente com dados barulhentos.
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A UniST oferece previsões urbanas avançadas por meio de técnicas de modelagem adaptáveis.
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Um novo método melhora a eficiência e precisão da seleção de características em aprendizado esparso.
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Um sistema que monitora o tráfego de comunicação pra melhorar a segurança dos veículos e proteger contra ameaças.
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ProSparse melhora a esparsidade de ativação em LLMs pra ter mais eficiência e desempenho.
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Descubra um novo método pra analisar redes complexas através de estruturas hierárquicas.
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Novas estratégias melhoram o aprendizado com rótulos fracos ao selecionar exemplos negativos relevantes.
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Este estudo analisa dados do Twitter pra avaliar a saúde mental nas comunidades.
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Uma nova estrutura melhora a eficiência na correspondência de empregos no LinkedIn.
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Novo modelo identifica distrações dos motoristas pra melhorar a segurança nas estradas.
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