Informática - Inteligência Artificial

Descubra como o aprendizado por reforço profundo melhora o agendamento na indústria de móveis.

Analisando como a IA pode identificar e medir a incerteza nas crenças humanas.

O TS-TCD junta dados de séries temporais e texto pra melhorar a precisão das previsões.

Um estudo comparando os LLMs Mistral e LLaMa em diferentes GPUs.

Melhorando a detecção de sinais de trânsito pra veículos autônomos mais seguros com métodos de aprendizado de poucos exemplos.

Esse estudo mostra como os tempos de resposta podem melhorar a compreensão das preferências dos usuários.

Técnicas de atenção adaptativa melhoram o desempenho e diminuem a necessidade de recursos em LVLMs.

Esse estudo analisa como a IA pode ajudar a encontrar analogias históricas para os eventos atuais.

Uma nova abordagem melhora a detecção de irregularidades em dados industriais usando computação de borda.

Esse estudo analisa como diferentes processadores se saem em aplicações de IA.

O BrainKing avalia as habilidades de resolução de problemas de modelos de linguagem com informações limitadas.

Esse artigo investiga como os VLMs percebem cor, forma e significado em imagens.

Um novo método melhora a precisão na classificação de imagens subaquáticas isolando características chave.

A ToxiCraft melhora a detecção de conteúdo online prejudicial por meio da geração de dados sintéticos.

Examinando a natureza da consciência em máquinas e suas implicações.

Novos métodos melhoram a precisão da sumarização de vídeos enquanto reduzem os custos computacionais.

Um método pra treinar modelos de linguagem usando técnicas de seleção de dados focadas.

Um novo método pra avaliar o desempenho de modelos T2I em diferentes solicitações de texto.

O AutoSTF automatiza previsões espaço-temporais pra ter previsões melhores e mais eficientes.

Pesquisas mostram que é promissor detectar doenças usando modelos de linguagem menores e rótulos sintéticos.

Um novo método acelera as saídas do modelo de linguagem sem perder a qualidade.

Esse artigo analisa os problemas em projetos de LLM e sugere soluções para os desenvolvedores.

Um novo conjunto de dados pra melhorar modelos que entendem gráficos e visualização de dados.

Uma nova estrutura melhora a estimativa da posição da câmera em vários ambientes.

Um novo método melhora os sistemas de recuperação usando consultas sintéticas sem dados rotulados.

Analisando como os sistemas de recomendação mudam as preferências dos usuários ao longo do tempo.

Uma olhada em como usar ajustes menores para grandes modelos pré-treinados.

Um novo método traz explicações mais claras para as decisões de aprendizado profundo.

Analisando os problemas na reportagem de incidentes de IA pra melhorar as práticas e a compreensão.

Um novo modelo melhora a segmentação de tumores em exames de PET/CT para diagnóstico de câncer.

HEN melhora a recuperação de memória em redes neurais ao aumentar a separabilidade de padrões.

Analisando como as tecnologias de IA generativa estão mudando a educação além de modelos baseados em texto.

Um conjunto de dados maior melhora a detecção automática dos limites das áreas agrícolas a partir de imagens de satélite.

Uma nova abordagem pra melhorar a destilação de conjuntos de dados usando informações de rótulo aprimoradas.

O SPECTRUM facilita a criação de modelos lógicos probabilísticos pra tomar decisões melhores.

Pesquisas mostram que é promissor prever o declínio cognitivo com exames de sangue e modelos avançados.

Essa pesquisa analisa o papel dos LLMs em melhorar a extração de dados e a interação.

ERIC usa aprendizado de máquina e câmeras pra melhorar a eficiência da irrigação.

Um novo framework simplifica a agrupamento ao adaptar soluções para necessidades específicas.

Avaliando a qualidade das anotações geradas por IA para melhorar a documentação médica.