Uma mergulhada profunda em métodos para detecção de linguagem abusiva e transferência de estilo de texto.
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Informática - Aprendizagem de máquinas
RSSNovos limites para GNNs melhoram o desempenho contra ataques adversariais.
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Descubra como o ESFL melhora a eficiência do aprendizado de máquina enquanto protege a privacidade.
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O estudo revela desigualdades nos modelos de UAD que afetam a justiça na saúde.
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Uma nova abordagem treina agentes de IA pra tomar decisões justificáveis através de debates estruturados.
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Novos métodos melhoram a velocidade e a eficiência em processos gaussianos para previsão de dados.
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Uma ferramenta pra criar conjuntos de dados adaptáveis pra cenários de agrupamento dinâmico.
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Estudo de benchmark avalia o desempenho de GNN em materiais fora da distribuição.
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Novos métodos pra proteger dados sensíveis contra acesso não autorizado em machine learning.
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Nova tecnologia melhora a detecção de disartria e a classificação de gravidade.
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Aprenda como a orientação social afeta os resultados das conversas e a qualidade da comunicação.
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Uma nova abordagem melhora a eficiência do treinamento para redes neurais modulares.
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Explore como conjuntos de dados sintéticos melhoram o desempenho de machine learning e a seleção de modelos.
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Desenvolver relatórios de transparência regulares para modelos de fundação é essencial para a responsabilização.
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Novos métodos melhoram como os agentes aprendem a cooperar e se comunicar de forma eficiente.
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Esse artigo fala sobre problemas com marca d'água em IA e sugere melhorias para a segurança.
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Integrar modelos de linguagem na descoberta causal facilita a análise e revela relacionamentos ocultos.
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Novos métodos melhoram a detecção precoce de problemas de voz usando características da fonte glotal.
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Combinar o conhecimento prévio e a adaptabilidade melhora o desempenho de aprendizado de máquina com dados limitados.
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Descubra como o PPIretrieval melhora a compreensão das interações proteicas.
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A pesquisa explora melhorias em adaptar modelos sem acesso aos dados de origem.
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Enfrentando o desafio da privacidade na tomada de decisão baseada em dados na saúde.
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Um novo método pra estudar gráficos que estão mudando e as relações ao longo do tempo.
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Novos métodos melhoram o aprendizado de robôs por meio de imitação usando políticas de fonte de informação.
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Esse método aumenta o engajamento dos usuários com recomendações personalizadas e dinâmicas.
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Analisando os efeitos dos métodos de raciocínio no desempenho de modelos de linguagem grandes.
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Um novo algoritmo melhora a eficiência do RL offline com estruturas de MDP de baixo rank.
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Cieran ajuda os usuários a criar colormaps personalizados pra visualizações de dados sem esforço.
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Um método pra medir de forma eficiente as dependências complexas em dados de alta dimensão.
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Uma nova técnica melhora a precisão em sistemas de recomendação aprimorando as previsões.
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Um método pra melhorar a compreensão dos resultados de machine learning através do feedback dos usuários.
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A nova arquitetura HSTU melhora os sistemas de recomendação pra uma experiência de usuário mais daora.
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Uma nova abordagem pra construir portfólios esparsos eficientes usando Análise Topológica de Dados.
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Explorando como tamanhos de lote maiores melhoram a privacidade diferencial em aprendizado de máquina.
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Uma nova abordagem pra melhorar a eficácia da destilação de conhecimento usando a distância de Sinkhorn.
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Investigando contratos e desempenho de agentes em situações de contratação repetida.
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Uma nova abordagem para métricas melhora a eficiência dos testes A/B e a tomada de decisões.
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Apresentando um novo método pra aprender o comportamento de objetos em vídeos e cenas 3D.
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Destaques da pesquisa mostram uma eficiência melhorada no design aeroespacial através de modelos de ordem reduzida com múltiplas fidelidades.
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Apresentando o REFACTOR, um sistema para extração automática de teoremas a partir de provas matemáticas.
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