Um sistema que identifica informações chave nas notícias financeiras pra investidores.
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Informática - Recuperação de informação
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Novas ferramentas têm como objetivo melhorar a precisão da checagem de fatos em meio ao aumento da desinformação.
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Esse estudo melhora o PSQ pra ter uma eficiência e eficácia melhor na recuperação de informações entre diferentes idiomas.
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Um novo método pra corrigir o viés em sistemas de recomendação.
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Este artigo fala sobre um novo modelo pra melhorar a recuperação de informações em modelos de linguagem.
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O Adapt-LLM melhora o desempenho do LLM equilibrando o conhecimento interno e as informações externas.
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Uma nova maneira de melhorar a qualidade dos relatórios gerados.
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Um olhar sobre como texto irrelevante impacta os sistemas de ranking modernos.
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Um novo sistema prevê as ações de pedestres e motoristas, melhorando a segurança nas estradas.
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SoMeR junta dados variados dos usuários pra ter uma visão melhor sobre o comportamento online.
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Analisar as opiniões do público sobre a vida selvagem é fundamental para os esforços de conservação em todo o mundo.
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Aprenda como o framework TREx melhora as recomendações de compras online.
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Este artigo explora o aprendizado em contexto e sua conexão com a recuperação de informações.
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Este estudo analisa modelos de recuperação neural usando métodos causais para ter melhores insights de relevância.
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O framework CALRec melhora as recomendações usando Modelos de Linguagem Grandes e dados sequenciais.
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Um framework pra avaliar a justiça em sistemas de recomendação que são influenciados por atributos dos usuários.
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Uma nova estrutura de tomada de decisão melhora as recomendações multi-objetivo.
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Uma olhada em como as organizações de mídia lidam com a diversidade nas recomendações de conteúdo.
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Uma nova estrutura melhora a eficiência e a precisão da recuperação de informações.
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A L3X quer melhorar a extração de informações de listas longas de entidades a partir de textos extensos.
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Explorando a necessidade de sistemas de recuperação pra entender a visão dos usuários.
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O TREC iKAT tem como objetivo melhorar as interações com agentes de conversa por meio de diálogos personalizados.
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Aprenda como a quantização vetorial melhora a eficiência e a personalização dos sistemas de recomendação.
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Os sistemas de recomendação devem focar tanto no engajamento do usuário quanto na utilidade real pra ter experiências melhores.
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Um novo framework melhora as recomendações usando IDs de usuário e dados textuais ricos.
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O método LAPS melhora os agentes de conversação gerando diálogos realistas e capturando as preferências dos usuários.
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Melhorando a eficiência da busca vetorial através de estruturas de índice inovadoras e soluções de memória.
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Um novo framework melhora o desempenho dos modelos de linguagem em dispositivos limitados.
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Esse estudo melhora os sistemas de recomendação analisando diferentes formas de interação dos usuários.
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Um novo método usa tecnologia pra localizar e selar poços de petróleo abandonados.
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Um novo app ajuda quem tem epilepsia a acompanhar e gerenciar sua saúde de forma eficaz.
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Um sistema avalia as redações dos alunos com base em quão bem elas atendem aos temas.
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Novos métodos melhoram a precisão dos sistemas de recomendação pra oferecer uma experiência melhor pros usuários.
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Sistemas baseados em avaliações usam o feedback dos usuários pra melhorar as recomendações de produtos online.
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Um novo conjunto de dados ProCIS melhora a busca de informações em conversas.
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Um olhar sobre como ataques de canal lateral visam chaves criptográficas.
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Uma olhada em métodos para criar sistemas de diálogo eficazes.
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Uma nova forma de melhorar a recuperação de documentos através de indexação otimizada.
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Uma ferramenta pra detectar linguagem prejudicial que atinge grupos de identidade.
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Um modelo de simulação revela estratégias eficazes para cadeias de suprimento resilientes durante pandemias.
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Um novo método pra melhorar as respostas das máquinas usando técnicas avançadas de recuperação de informações.
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