Um estudo comparando o GPT-4 e o crowdsourcing em tarefas de rotulagem de dados.
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Informática - Inteligência Artificial
RSSUm olhar sobre como a IA pode ajudar a coletar os valores dos cidadãos para políticas melhores.
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Os algoritmos melhoram as estratégias dos jogadores em ambientes de jogo incertos.
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Explorando como os transformers aprendem aritmética em machine learning.
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Combinar modelos melhora muito a precisão da análise de sentimentos.
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Uma nova técnica melhora a identificação de aeronaves em imagens de baixa qualidade.
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Um novo modelo melhora a edição de texto em várias línguas com instruções fáceis de seguir.
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Um novo método melhora a eficiência do reconhecimento de fala usando adaptação de baixo rank.
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Distribuição de Layouts de Bordas melhora o desempenho de GNNs ao amostrar estruturas de grafos diversas.
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Uma nova abordagem pra melhorar as previsões em aprendizado de grafos temporais.
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Uma visão geral dos modelos de difusão e seu impacto na IA generativa.
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Um novo método melhora o planejamento dos rovers em missões científicas, garantindo eficiência e confiabilidade.
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Analisando o papel da gestão de energia no crescimento da mobilidade elétrica e o impacto da IA.
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Uma nova estrutura melhora a precisão das respostas da IA a perguntas complexas.
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Um novo método melhora a precisão da geração de imagens usando modelos de visão e linguagem.
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Um método pra melhorar o desempenho de GAN usando dados desbalanceados.
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Explorando os riscos de privacidade e segurança ligados aos Modelos de Linguagem Grandes.
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Esse artigo explora os desafios de otimização nos Transformers e a eficácia do Adam em comparação ao SGD.
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A pesquisa desafia os métodos tradicionais de avaliar os valores e opiniões dos modelos de linguagem.
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Uma nova abordagem usando retrotradução tem como objetivo proteger os modelos de linguagem de comandos prejudiciais.
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Uma nova infraestrutura conecta conjuntos de dados de NLP pra medir inteligência social.
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Um método pra melhorar a qualidade das respostas em modelos de linguagem usando feedback.
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FedUV melhora o desempenho do modelo em aprendizado federado com dados não IID.
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Este estudo explora como o aprendizado profundo pode aprender integrais e regras básicas de integração.
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Essa pesquisa revisa os desenvolvimentos recentes em sistemas de diálogo de múltiplas turnos usando grandes modelos de linguagem.
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Um método novo pra lidar com desafios complexos de otimização usando estratégias baseadas em dados.
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Um novo método melhora as estratégias de exploração para agentes em tarefas complexas.
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Um novo método melhora a eficiência do ajuste fino para modelos de linguagem em diversas tarefas.
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Um novo método ajuda os robôs a interpretar comandos humanos de forma mais eficaz.
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Explorando a conexão entre matrizes de peso e aprendizado de características em redes neurais.
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Estudo revela desafios e avanços na memória de chatbots durante diálogos longos.
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Novo conjunto de dados melhora a habilidade dos agentes de computador em realizar várias tarefas.
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DiscDiff melhora a geração de sequências de DNA usando técnicas avançadas de aprendizado de máquina.
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Examinando como os modelos aprendem com várias legendas e os atalhos que eles encontram.
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A KANDY cria tarefas estruturadas pra avaliar as habilidades de aprendizado e raciocínio da IA.
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Uma nova abordagem melhora o raciocínio em redes neurais dividindo as tarefas em etapas.
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Explore como os LLMs influenciam os processos de tomada de decisão e suas implicações.
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Uma nova abordagem pra garantir segurança no aprendizado por reforço offline.
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Um novo modelo pra resumir avaliações de colegas de forma eficaz.
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Um novo algoritmo foca no uso de cannabis entre jovens adultos por meio de intervenções personalizadas.
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