Informática - Aprendizagem de máquinas

Novas estruturas matriciais melhoram o ajuste fino para modelos de IA com menor demanda de recursos.

Estudo revela como os traços dos usuários afetam as respostas e a precisão dos LLM.

Esse artigo analisa como o viés se desenvolve durante o treinamento de modelos de aprendizado de máquina.

Um novo método para selecionar exemplos de dados aprimora a eficiência do aprendizado de máquina.

FedBiOT melhora grandes modelos de linguagem enquanto mantém os dados privados e o uso de recursos baixo.

Examinando a influência do barulho e sinais estruturados em modelos de matrizes aleatórias.

LaTable melhora a criação de dados tabulares sintéticos em várias áreas.

O método Grass melhora o uso de memória para treinar modelos de linguagem grandes.

Um método novo melhora a análise de distribuição de dados em várias categorias.

Uma nova abordagem melhora a compreensão dos efeitos de drogas nas células.

BayTTA funde TTA e BMA para melhor precisão em imagens médicas.

Este estudo examina os LLMs como uma alternativa econômica para a classificação de textos.

Estudo revela estratégias de incorporação eficazes para localização de bugs mais rápida em software.

Um novo método melhora a precisão dos efeitos do tratamento em diversos grupos de pacientes.

Apresentando h-Louvain para melhor detecção de comunidades em redes complexas.

Examinando como os hiperparâmetros moldam a eficácia dos agentes de RL profundo.

Uma nova técnica melhora o desempenho de redes neurais de grafos em grandes conjuntos de dados.

BricksRL usa LEGO para simplificar a robótica e o aprendizado por reforço para todos.

O balanceamento de dados é crucial para a equidade e a precisão em modelos de aprendizado de máquina.

Aprenda como a transferência de aprendizado ajuda a classificar dados dinâmicos de forma eficaz.

Um novo decodificador melhora a confiabilidade dos dados em sistemas de comunicação.

Um olhar sobre como drones e IoT melhoram o monitoramento ambiental rural.

A estrutura ConStruct aprimora a geração de gráficos ao integrar conhecimento de domínio para aplicações práticas.

Este estudo avalia métodos de incorporação leves para sistemas de recomendação eficazes.

A gente desenvolve métodos pra refinar modelos usando observações ruidosas e indiretas.

Uma ferramenta de referência avança estratégias de aprendizado ativo em aprendizado de máquina.

Técnicas para melhorar o desempenho no treinamento de modelos com privacidade diferencial.

O chip EON-1 oferece aprendizado de IA em tempo real eficiente para dispositivos com bateria.

Novos kernels melhoram a análise de dados através de interações complexas de funções.

CharED combina modelos de linguagem pra melhorar a performance sem vocabulários compartilhados.

Alchemist automatiza a rotulagem de dados, melhorando a eficiência e reduzindo custos.

Uma olhada no papel do conjunto de dados TIDMAD na pesquisa sobre matéria escura.

Um novo modelo melhora a eficiência e a precisão do design de anticorpos terapêuticos.

Explorando questões de justiça em modelos de linguagem de IA e suas implicações.

Descubra como os modelos de linguagem grandes podem melhorar os serviços de transporte em San Antonio.

Descubra como a IA Generativa tá mudando o jeito que a gente cria conteúdo.

Novos métodos melhoram a resumir textos longos em várias áreas.

Analisando o comportamento de atenção estranho em modelos Transformer.

Novo algoritmo melhora o agrupamento combinando características e posições espaciais.

Métodos inovadores pra simular processos de difusão complexos mostram um grande potencial em várias áreas.