Pesquisadores melhoram a geração de dados através do estudo de Autoencoders Variacionais Hierárquicos Condicionais.
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Informática - Inteligência Artificial
RSSApresentando o GSSC, uma estrutura pra melhorar o aprendizado em grafos sem passar mensagens tradicionais.
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Essa pesquisa tem o objetivo de criar CAPTCHAs que confundem máquinas, mas são claros para os humanos.
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Essa pesquisa melhora a confiabilidade das previsões em GNNs com a integração de quantificação de incerteza.
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Um estudo sobre a capacidade dos LLMs em entender intervalos musicais, acordes e escalas.
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Aprendizado de máquina detecta falhas em sensores de farol para navegação mais segura.
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Um novo framework melhora a detecção de objetos identificando instâncias fora da distribuição usando protótipos.
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Um estudo sobre como melhorar a segurança dos pedestres usando modelos de previsão de comportamento.
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Essa pesquisa avança a explicabilidade em aprendizado por reforço com novos algoritmos.
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Um novo método melhora o desempenho de aprendizado através da persistência de ações dinâmicas.
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Explorando a mistura de aprendizado de máquina e mecânica molecular pra simulações melhores.
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Apresentando um novo método pra segmentar lesões de pele com precisão usando técnicas avançadas.
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Um estudo sobre como o Mamba se sai contra os Transformers em tarefas de imagem-texto.
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Uma nova abordagem melhora a dublagem visual ao aprimorar a sincronia labial e a singularidade dos falantes.
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Este estudo apresenta métodos para otimização bayesiana em diferentes espaços de busca.
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Apresentando o ERF-CondLaneNet pra melhorar a detecção de faixas em situações de estrada complicadas.
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Explicações de IA podem ajudar a aprender, mas não têm um impacto duradouro.
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Um novo método melhora a precisão na normalização de termos médicos usando modelos de linguagem.
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Um novo método melhora a forma como os modelos de linguagem seguem instruções complexas.
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AdaPPA aprimora ataques de jailbreak em modelos de linguagem combinando respostas seguras e prejudiciais.
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Analisando como os modelos de linguagem se alinham com as teorias computacionais tradicionais.
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A detecção de anomalias é fundamental pra garantir a segurança e a confiabilidade dos veículos.
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PF-PPO melhora os modelos de linguagem filtrando recompensas não confiáveis pra ter respostas de código melhores.
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Novo método melhora a capacidade da NAR de encontrar várias soluções para problemas.
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Um novo método pra melhorar mestres de jogos de IA usando chamadas de função em jogos de tabuleiro.
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Uma nova estrutura melhora a precisão das imagens de ultrassom durante o monitoramento do trabalho de parto.
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Este estudo analisa como a qualidade dos dados afeta as visualizações geradas por IA.
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BIFURC ajuda a equipe médica a localizar veias e artérias rapidinho em emergências.
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Novo framework melhora a clareza nas explicações das decisões de veículos autônomos.
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HybridFC combina métodos para melhorar a verificação de fatos em grafos de conhecimento.
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Rótulos de preferência suave melhoram o alinhamento dos modelos com as escolhas humanas.
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O PharmacoMatch usa aprendizado de máquina pra melhorar a eficiência da triagem de farmacóforos.
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Analisando como a responsabilidade e o seguro podem mitigar os riscos da IA.
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Um novo método melhora a precisão no rastreamento do movimento humano a partir de vídeo.
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Aprimorando as capacidades do Llama-3 com uma mistura de idiomas melhorada e métodos de treinamento.
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RHyME melhora o aprendizado dos robôs permitindo que eles aprendam com demonstrações variadas de humanos.
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Novas métricas ajudam a avaliar métodos SSL usando dados não rotulados de forma eficaz.
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Um novo modelo criado pra reduzir o consumo de energia nas comunicações sem fio.
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Novo framework de software melhora as capacidades de UAV com cenários de treinamento avançados.
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Um modelo usa registros eletrônicos de saúde pra prever a necessidade futura de substituição de quadril.
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