Informática - Aprendizagem de máquinas

Um novo método combina humano e IA pra classificar texto de forma eficiente.

Este artigo explora o impacto da contaminação de dados no alinhamento de modelos de linguagem.

Um estudo destaca as discrepâncias no acesso à IA entre grupos étnicos.

Um novo padrão pra avaliar gráficos dinâmicos com atributos de texto em várias áreas.

Um novo modelo aumenta a precisão na compreensão da linguagem natural usando previsões de especialistas.

APTP melhora modelos de texto-para-imagem pra mais eficiência e qualidade.

Esse artigo fala sobre soft prompting como um método de desaprendizado em LLMs.

O Self-MoE cria especialistas especializados pra melhorar o desempenho do modelo de linguagem.

Novas técnicas melhoram a eficiência na resolução de grandes sistemas lineares.

Usar modelos de linguagem melhora as previsões para dados tabulares em várias áreas.

Novo método melhora a eficácia na conversa em modelos de linguagem através de técnicas de planejamento.

Aprenda como os transcodificadores ajudam a esclarecer modelos de linguagem complexos.

Um novo método melhora os testes para modelos de linguagem usando dados reais de usuários.

O Job-SDF oferece uma visão sobre as habilidades que estão em alta no mercado de trabalho de hoje.

Uma nova abordagem melhora a tomada de decisão em ambientes marítimos incertos.

Um método pra aprender dinâmicas de baixa dimensão a partir de observações ruidosas de alta dimensão.

A SCEPTR oferece uma nova maneira de prever a especificidade do TCR usando dados escassos de forma eficiente.

Esse artigo analisa modelos generativos que conseguem superar especialistas humanos em xadrez.

Analisando a memorização em modelos de conclusão de código e suas implicações de privacidade.

A família Nemotron-4 340B oferece modelos poderosos para aplicações diversas e geração de dados sintéticos.

Uma nova abordagem pra melhorar a classificação de bordas usando aspectos topológicos.

Misturando métodos tradicionais de agrupamento com proteções de privacidade usando privacidade diferencial.

Explicar as decisões de GNN usando regras de ativação melhora a confiança e a compreensão.

Pesquisadores desenvolvem o conjunto de dados GECO e o GECOBench pra enfrentar o viés de gênero na IA.

Apresentando um método pra classificar vídeos rapidão com base na análise dos primeiros quadros.

Um novo modelo de dual-transformer melhora as previsões de tempo de execução a partir da análise de código-fonte.

Este artigo apresenta métodos para detectar sites não confiáveis usando palavras-chave.

Uma nova abordagem ajuda os sistemas a reconhecer tanto categorias conhecidas quanto novas.

Um estudo sobre o desempenho de modelos de linguagem menores e abertos em várias tarefas.

O método COMPASS resolve problemas de ruído em docking molecular, melhorando a descoberta de medicamentos.

Um novo método baseado em IA melhora a eficiência na Inversão de Forma de Onda Total.

Explorando como o aprendizado de máquina ajuda na análise de dados nucleares.

MINT-1T é o maior conjunto de dados open-source pra treinar modelos multimodais.

Aprenda como ataques de backdoor ameaçam sistemas de aprendizado de máquina e métodos para se defender deles.

Este estudo revela como os modelos de linguagem mudam de comportamento durante o treinamento.

Um estudo usa aprendizado de máquina pra encontrar mais anãs brancas com metais pesados.

Este artigo examina como modelos pré-treinados aprendem sobre relacionamentos através de hipergrafos.

Aprendizado auto-supervisionado melhora as previsões para dados de séries temporais estelares.

Tratando da distribuição de energia para sistemas cooperativos robustos.

Um estudo sobre os processos de tomada de decisão de modelos de linguagem grandes.