Informática - Aprendizagem de máquinas

FRED melhora a comunicação para um treinamento em deep learning mais rápido e eficiente.

Descubra o papel do aprendizado de operadores em avançar previsões baseadas em dados em várias áreas.

Um novo modelo melhora a integração de imagens e texto na patologia.

Um novo método melhora a inferência variacional para relações de dados complexas.

ASCENT melhora a segurança de hardware contra ataques de canal lateral de potência durante o design.

Um novo otimizador adaptativo reduz o uso de memória no treinamento de grandes redes neurais.

Uma nova abordagem para resolver o problema do Conjunto Independente Máximo sem dados de treinamento.

Avaliar como confiar em especialistas humanos afeta a precisão das previsões em modelos de ML.

Um método pra derivar funções de custo analisando as ações de especialistas em ambientes complexos.

Pesquisadores usam sondas proposicionais para aumentar a confiabilidade dos modelos de linguagem.

Aprenda como explicações contrafactuais melhoram a clareza nas decisões de otimização.

A CALDERA oferece uma compressão de modelo eficiente, mantendo o desempenho em ambientes com recursos limitados.

Um novo modelo melhora a comunicação e o treinamento entre agentes usando mapas de crenças.

Melhorando métodos de otimização através de UCB em estratégias bayesianas locais.

Uma análise aprofundada de como os modelos de linguagem mantêm a precisão com mudanças estruturais.

Um olhar sobre os efeitos causais em configurações de dados intercambiáveis e suas implicações.

DiVERT gera distrações eficazes e explica os erros dos alunos em avaliações de matemática.

Modelos de mundo melhoram o treinamento de IA simulando ambientes para um aprendizado mais rápido.

Uma olhada no algoritmo FedQ-Advantage no aprendizado por reforço federado.

Descubra como os modelos de linguagem melhoram as recomendações personalizadas em plataformas digitais.

Novas técnicas permitem o rearranjo eficiente de componentes de imagem, aumentando a criatividade.

Uma nova abordagem para aumentar a transparência na tomada de decisões em modelos de aprendizado de máquina.

Novos operadores neurais melhoram a precisão na previsão do comportamento de materiais magnéticos.

Pesquisadores aprimoram GNNs para melhor compreensão de estruturas de grafos complexas.

Analisando o impacto das máscaras de atenção e da normalização de camadas em modelos de transformadores.

Esses modelos ajudam os cientistas a gerar estruturas moleculares 3D complexas pra desenvolvimento de medicamentos.

Este artigo explora a detecção de erros em ferramentas usadas por modelos de linguagem.

Explore como as configurações de temperatura influenciam a geração de texto em modelos de linguagem.

Um novo método melhora a eficiência no processamento de linguagem ao simplificar a tokenização.

Uma abordagem de aprendizado de máquina simplifica a configuração para pontos quânticos em computadores quânticos.

Uma análise de métodos para compreender os efeitos a longo prazo em diferentes áreas.

O Gradiente de Política Contrastivo oferece uma maneira mais eficiente de aprimorar modelos de linguagem.

Uma nova abordagem pra combinar métodos de design pra ter resultados melhores na engenharia de DNA e proteínas.

Uma nova abordagem pra simplificar modelos de sistemas complexos sem perder desempenho.

Novo método melhora a eficiência em problemas de otimização minimax distribuídos.

Um guia para melhorar o treinamento de modelos de linguagem com recursos limitados.

Novos modelos de IA aprimoram habilidades de raciocínio usando quebra-cabeças visuais.

Apresentando algoritmos pra equilibrar múltiplos objetivos em tarefas de otimização.

Explore o funcionamento e as aplicações dos modelos de difusão em IA generativa.

Este projeto foca em melhorar a interação do usuário com máquinas para a criação de álbuns de fotos.