O THaMES oferece um esquema pra reduzir as alucinações em modelos de linguagem.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
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Esforços pra detectar conteúdo de áudio enganoso criado por tecnologia são essenciais.
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Um método pra melhorar a compreensão de documentos usando modelos menores que foram treinados a partir de modelos maiores.
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Os robôs melhoram o desempenho nas tarefas usando Geração Aumentada por Recuperação Progressiva.
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Novos métodos melhoram a precisão e a eficiência da tradução para várias línguas.
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A LOLA melhora a comunicação apoiando mais de 160 idiomas de forma eficiente.
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Pesquisas mostram que o viés de recência melhora as previsões de tempo de leitura em modelos de linguagem.
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Novos métodos buscam reduzir imprecisões em modelos de linguagem dentro de sistemas de recuperação de informações.
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Um estudo sobre a eficácia de avaliadores automáticos para modelos de linguagem.
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O PaperQA2 ajuda pesquisadores na busca por literatura e na detecção de erros.
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Avaliando o impacto dos métodos de compressão no desempenho de modelos de linguagem.
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Um novo framework melhora o desempenho do modelo ao lidar com a confiabilidade do feedback.
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Pesquisadores apresentam o Blind-VaLM, melhorando modelos de linguagem com conhecimento visual de forma eficiente.
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Semformer integra planejamento em modelos de linguagem, melhorando a precisão e a eficiência.
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O Promptriever simplifica a busca de informações seguindo as instruções do usuário.
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Essa pesquisa investiga o uso de modelos de linguagem pra programar robôs de uma forma mais simples usando linguagem natural.
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Aprenda a avaliar e comparar imagens de forma eficaz.
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Este estudo avalia como modelos de QA lidam com ruídos nos dados de entrada.
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O método TRIM reduz os tokens de imagem em modelos de linguagem multimodal, mantendo o desempenho.
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Uma visão geral das tecnologias de reconhecimento de palavras-chave e seus desafios com a língua urdu.
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Essa pesquisa melhora a transferência de conhecimento entre Kinyarwanda e Kirundi usando modelos multilíngues.
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Um novo método melhora a eficiência do ajuste fino de modelos de linguagem.
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GenCRF melhora a reformulação de buscas pra acertar melhor a intenção do usuário.
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Attention-Seeker melhora a extração de palavras-chave usando mapas de autoatenção de modelos de linguagem.
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Apresentando o CREAM, uma estrutura para avaliações eficazes de resumos de reuniões sem textos de referência.
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Explorando como os LLMs melhoram o raciocínio em diferentes tipos de dados.
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Esse estudo avalia como os modelos de IA se alinham com a tomada de decisão humana na área da saúde.
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Explorando novos métodos para melhorar previsões de séries temporais usando perda de Wasserstein.
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A VERA melhora a precisão e a relevância das respostas dos modelos de linguagem.
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Analisando como o ajuste fino afeta a segurança em modelos de linguagem em várias tarefas.
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Uma nova abordagem pra aumentar a transparência nas respostas e tomadas de decisão da IA.
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Cobweb/4L melhora como as máquinas aprendem linguagem usando uma abordagem eficiente.
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Descubra como o alinhamento de preferências melhora os sistemas de texto para fala, proporcionando experiências melhores para os usuários.
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Um novo método para melhorar LLMs em árabe usando conhecimento estruturado pra dar respostas melhores.
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A estrutura ARTICLE melhora a qualidade dos dados em processamento de linguagem natural através da autoconsistência.
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Esse artigo revela as diferenças no tratamento de candidatos masculinos e femininos em entrevistas.
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A pesquisa foca em melhorar a capacidade dos modelos de linguagem de entender textos mais longos.
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Melhorar modelos de linguagem pra comunicar incerteza pode aumentar a confiança dos usuários e ajudar na tomada de decisões.
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YORO simplifica a geração de SQL a partir de linguagem natural, melhorando a eficiência e a precisão.
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Uma framework que junta métodos extrativos e abstrativos pra fazer resumos de documentos vietnamitas melhorzinhos.
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