Backdoors arquitetônicos representam riscos sérios de segurança em redes neurais, muitas vezes ficando indetectáveis.
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Informática - Aprendizagem de máquinas
RSSEsse trabalho melhora a segmentação de imagens de fundo de retina através de métodos de redução de ruído.
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Uma nova abordagem para negociações na nuvem melhora a alocação de recursos e reduz custos.
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Este estudo compara estratégias de evolução e aprendizado por reforço profundo em várias tarefas.
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Uma nova abordagem para reconhecimento de fala melhora a interação do usuário com instruções flexíveis.
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Um método pra fazer testes bayesianos mantendo a privacidade da galera.
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Um olhar sobre como os MLLMs lidam com pequenos detalhes em imagens.
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Uma nova abordagem melhora a precisão na estimativa dos efeitos de tratamento contínuos em várias áreas.
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Explorando os desafios e soluções do hackeamento de recompensas no treinamento de modelos de IA.
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Esse estudo explora como melhorar a precisão dos gráficos de chamadas usando métodos de machine learning.
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Um estudo destaca métodos chave para uma detecção de anomalias eficaz em vários setores.
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Siga esses passos pra uma boa submissão de trabalho.
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Um jeito novo de avaliar como os modelos respondem a perguntas relacionadas a imagens.
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Aprenda como o IPRO equilibra várias metas de forma eficiente na hora de tomar decisões.
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NLRL combina aprendizado por reforço com linguagem natural pra melhorar a tomada de decisões.
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Os robôs conseguem aprender habilidades de manipulação através de métodos de aprendizado baseados em vídeo.
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Este artigo apresenta uma estrutura para validar métodos de aprendizado profundo na análise de imagens médicas.
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Abordagens inovadoras melhoram as previsões climáticas usando técnicas de machine learning.
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CEQR-DQN melhora a tomada de decisões ao gerenciar eficientemente as incertezas na IA.
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A Otimização de Preferência Relativa melhora a alinhamento dos modelos de linguagem com as expectativas dos usuários.
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Novas estratégias permitem que ataques Trojan escaneiem os métodos de detecção de forma eficaz.
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HPLC melhora a previsão de links em grafos através da seleção de marcos e agrupamento.
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Um agente de DRL ganhou a competição microRTS do IEEE, mostrando o potencial da IA em jogos.
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Estudo revela como a contaminação de dados afeta o desempenho dos LLM em tarefas de tradução SQL.
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Um método pra manter o conhecimento em modelos de IA enquanto se adapta a novas tarefas.
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Um novo método melhora a compreensão de máquinas sobre diferentes tipos de dados.
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Apresentando desvio de mensagens pra melhorar a representação de ciclos em gráficos.
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Uma comparação simples entre LLMs e um jogo de dois jogadores revela algumas sacadas sobre o treinamento deles.
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Um método pra gerar código melhor em ciência de dados usando especificações de entrada e saída.
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Novo método transforma vozes usando características faciais para várias aplicações.
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Melhorando a identificação de eventos através de aprendizado semi-supervisionado e geração de dados sintéticos.
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Novos métodos melhoram como as máquinas aprendem a seguir comandos humanos de forma eficaz.
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Explorando insights chave pra melhorar os VLMs e suas aplicações.
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A Intra-Fusion combina neurônios, deixando as redes neurais menores e mais eficientes.
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Combinando estatísticas bayesianas e teoria da decisão pra melhorar a tomada de decisão com dados incertos.
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Um novo método melhora os LLMs integrando conhecimento externo pra ter um desempenho melhor.
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Sourcerer maximiza a incerteza na estimativa da distribuição da fonte, melhorando a precisão da simulação.
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Esse estudo explora redes neurais pra estimativa de função de score em modelos de difusão.
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Explore o papel crucial da calibração em melhorar a confiabilidade do modelo.
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Um novo método melhora a segmentação dos dentes em imagens dentais 3D.
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