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Uma nova abordagem ajuda os sistemas a reconhecer tanto categorias conhecidas quanto novas.

Um estudo sobre o desempenho de modelos de linguagem menores e abertos em várias tarefas.

Esse artigo analisa como os LLMs se saem em tarefas de raciocínio silogístico.

O GUICourse tem como objetivo melhorar a interação com interfaces digitais através de conjuntos de dados específicos para agentes de GUI.

Um novo método melhora a detecção de objetos 3D usando dados de LiDAR.

A VideoVista oferece uma avaliação completa para modelos de perguntas e respostas em vídeo.

MINT-1T é o maior conjunto de dados open-source pra treinar modelos multimodais.

Aprenda como ataques de backdoor ameaçam sistemas de aprendizado de máquina e métodos para se defender deles.

Este estudo revela como os modelos de linguagem mudam de comportamento durante o treinamento.

Este estudo analisa métodos para aumentar a empatia das máquinas através de contar histórias.

Este artigo examina como modelos pré-treinados aprendem sobre relacionamentos através de hipergrafos.

Aprendizado auto-supervisionado melhora as previsões para dados de séries temporais estelares.

Novas técnicas melhoram a velocidade e a precisão em tarefas de busca de imagens.

Um novo método pra entender como modelos de áudio fazem previsões.

Um estudo sobre os processos de tomada de decisão de modelos de linguagem grandes.

Os testes de benchmark do MMNeedle avaliam modelos multimodais nas capacidades de lidar com contextos longos.

Aprenda como a distância de edição mede a semelhança entre strings de forma eficiente.

Novos métodos melhoram a capacidade dos robôs de detectar mudanças no ambiente sem precisar de treinamento.

Pesquisadores usam aprendizado profundo multimodal pra melhorar a identificação de fontes de rádio.

Apresentando soluções potenciais para tarefas de imagem complexas com clareza.

O L-ICV melhora a performance em perguntas visuais usando menos exemplos.

Esse artigo analisa como conceitos relacionais moldam a recuperação de conhecimento em modelos de linguagem grandes.

LDMeta melhora a privacidade e a eficiência nos métodos de aprendizado distribuído.

Analisando como os modelos de transformer melhoram com o tamanho e a complexidade.

A SHiRA melhora a eficiência na troca de modelos em IA sem perder conceitos importantes.

Esse artigo apresenta um novo método para precificar opções usando técnicas de aprendizado profundo.

Um novo modelo melhora a inversão e edição de imagens, aumentando a qualidade e a preservação de detalhes.

Este estudo analisa o uso de Transformadores de Vídeo Gerais para melhorar a medição fisiológica remota.

Um estudo sobre como prever falhas na rede elétrica usando análise de aprendizado por reforço profundo.

Um olhar sobre como a calibração afeta as previsões e a confiabilidade do modelo.

Modelos de linguagem de longo contexto facilitam tarefas complexas e melhoram a interação com a IA.

Um novo framework resolve desafios na destilação de conhecimento para dados com cauda longa.

Este artigo fala sobre como o aprendizado de máquina ajuda na criação de materiais microestruturados.

Um novo modelo melhora a detecção de fumaça usando imagens de satélite em condições desafiadoras.

Esse artigo examina maneiras de melhorar as habilidades de planejamento em grandes modelos de linguagem.

Um novo método aumenta a precisão na identificação do estresse em plantas usando aumento de dados automatizado.

Estudo analisa a generalização e o desempenho da regressão ridge com características aleatórias usando autovalores.

Essa pesquisa investiga o papel de informações adicionais na identificação de estruturas de comunidade.

Um olhar sobre redes neurais, incertezas e seu impacto na tomada de decisões da IA.

O SubDLe usa aprendizado de máquina pra identificar subestruturas de galáxias de forma mais eficiente.