Apresentando métodos para tomar decisões mais seguras em ambientes de aprendizado por reforço.
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Informática - Inteligência Artificial
RSSUm novo algoritmo combina RL offline e feedback de preferência para uma melhor tomada de decisão.
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Como Misturas de Especialistas melhoram o desempenho em tarefas de Aprendizado Reforçado Profundo.
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Um modelo que liga previsões à tomada de decisão em várias etapas pra resultados melhores.
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Um novo framework aumenta a eficiência da gestão de inventário usando técnicas de aprendizado por reforço.
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Examinando as dificuldades de alinhar os comportamentos da IA com as intenções humanas.
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Um novo método para detectar viéses no treinamento de modelos de linguagem.
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Um novo método melhora o aprendizado por reforço profundo otimizando hiperparâmetros e funções de recompensa simultaneamente.
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Uma nova abordagem para classificar textos gerados por humanos e máquinas de forma mais eficaz.
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Um novo método melhora a recuperação de imagens e textos em várias línguas.
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Um novo método ajuda a manter os dados privados seguros em modelos de linguagem.
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Documentar sistemas de IA torna-se mais fácil com os Cartões de IA para a Lei de IA da UE.
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Um novo método melhora a análise de sentimento ao enfrentar os desafios da escassez de dados.
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AdaZeta reduz o uso de memória enquanto melhora o desempenho na adaptação de grandes modelos de linguagem.
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Aprimorando a comunicação dos veículos com tecnologia avançada pra estradas mais seguras.
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Este artigo analisa se os grandes modelos de linguagem têm crenças e intenções.
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Um novo método conecta imagens com textos longos sem precisar de dados extras.
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Uma nova abordagem melhora a previsão de quadros de vídeo usando conhecimento de domínio.
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Nova abordagem melhora a precisão e eficiência da imagem de fase em ambientes clínicos.
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Descubra como os modelos de difusão estão mudando a edição de vídeo com a tecnologia de IA.
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Novos modelos melhoram a eficiência do código de software e o desempenho do compilador.
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Um novo método melhora a roteirização para entregas de veículos elétricos.
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Uma olhada na relação entre o tamanho do modelo e a eficiência dos dados de treino.
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O dataset GTZAN-synth usa música sintética pra melhorar os sistemas de tagueamento de música.
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Um novo modelo melhora as habilidades de chamada de função dos modelos de linguagem para tarefas complexas.
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Novo modelo melhora a precisão na detecção de emoções durante conversas faladas.
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Uma nova abordagem melhora o ajuste de temperatura na destilação de conhecimento para um treinamento de modelo mais eficaz.
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Um novo sistema facilita o uso privado de LLMs através de recursos de HPC.
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Analisando como o contexto melhora a qualidade da tradução automática em legendagem.
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WineGraph usa dados pra melhorar as sugestões de combinações de comida e vinho.
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Analisando os desafios e as implicações de desaprender em modelos de IA.
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Um novo método melhora as previsões de efeitos colaterais de medicamentos usando abordagens baseadas em dados.
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IDAICL melhora as previsões ao aprimorar a qualidade das demonstrações no aprendizado em contexto.
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O modelo SAVE melhora a segmentação áudio-visual com eficiência e precisão.
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Uma abordagem inovadora para a coleta eficiente de feedback em aprendizado por reforço para segurança.
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A qualidade dos dados é crucial para modelos de aprendizado de máquina eficazes em vários setores.
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Um novo modelo melhora a integração de imagens e texto na patologia.
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Uma nova estrutura visa melhorar a precisão em modelos de análise semântica.
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Avaliar como confiar em especialistas humanos afeta a precisão das previsões em modelos de ML.
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Desenvolvendo chatbots que aprendem ativamente durante as interações com os usuários.
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