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Uma nova abordagem melhora a eficiência do treinamento de GNN em grandes grafos usando técnicas avançadas.

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Este estudo explora um novo método para robôs manusearem portas usando dados visuais.

Explorando métodos pra manter o conhecimento em sistemas de aprendizado de máquina.

Um novo conjunto de dados pra estudar o comportamento do gado através da análise de vídeos.

CARAMEL oferece armazenamento eficiente e acesso rápido para grandes conjuntos de dados.

Esse artigo explora as implicações de privacidade da Regressão por Processos Gaussianos em aprendizado de máquina.

A pesquisa tá focada em melhorar os modelos pra cisalhamento cósmico e formação de estruturas.

Novos padrões melhoram modelos de separação de áudio para música e entretenimento.

Novas estratégias de pré-treinamento melhoram a classificação de texto sem precisar de rótulos anteriores.

Analisando incerteza através de modelos probabilísticos em várias áreas.

Analisando métodos pra reduzir a diferença entre duas funções submodulares na otimização.

Este artigo discute os desafios e as oportunidades dos LLMs de código aberto na manipulação de ferramentas.

O framework AD-NEv melhora a detecção de anomalias com abordagens inovadoras.

BMC ajuda a aprender de forma eficiente em várias tarefas enquanto mantém o conhecimento passado.

FairDP oferece uma solução pra garantir privacidade e justiça em sistemas de aprendizado de máquina.

Um método pra melhorar modelos de classificação de texto contra mudanças adversariais.

Este estudo analisa o quanto os modelos de linguagem conseguem entender advérbios escalares.

NODDLE junta node2vec e deep learning pra melhorar a precisão na previsão de links.

Uma nova abordagem melhora os sistemas de recomendação através de técnicas eficazes de amostragem negativa.

Uma olhada completa nos diferentes métricas de avaliação para métodos de XAI.

Robôs aprendem tarefas complexas mais rápido usando imitação e técnicas de planejamento avançadas.

Um novo método melhora o desempenho do modelo em meio a mudanças nas condições de dados.

Novo método melhora modelos de reconhecimento de fala enquanto reduz a perda de conhecimento.

Um novo método melhora a legendagem de imagens através de representações de imagem diversas.

Esse método melhora os dados de treino usando descrições em linguagem pra gerar variações de imagem.

Um novo método para a IA aprender continuamente sem esquecer as tarefas anteriores.

Um novo conjunto de dados enfrenta desafios no reconhecimento de escrita à mão com mais de 1,8 milhão de amostras.

Analisando como modelos de IA podem refletir preconceitos sociais em consultas de banco de dados.

Este artigo analisa estratégias para gerenciar o aprendizado de idiomas sem perder o conhecimento anterior.

Aproveitar semelhanças superficiais melhora muito o desempenho do modelo de linguagem.

Este artigo analisa o colapso de características em aprendizado de máquina e suas implicações.

Explorando o impacto da dependência de dados no desempenho da regressão linear.

Usando SAM pra mapear de forma eficiente as formas de relevo de Marte.

Pesquisadores desenvolvem um método usando aprendizado de máquina pra prever com precisão as propriedades moleculares.

Um novo framework combina design modular com aprendizado por reforço para correção de erros quânticos.

Uma nova ferramenta acelera a estimativa de parâmetros cosmológicos usando aprendizado de máquina.

Essa pesquisa analisa como os modelos de ML no Hugging Face relatam as emissões de carbono.

Usando GNNs pra analisar a geometria de 3-manifolds encanados.

Um novo método pra resumir debates de forma eficaz através da Análise de Pontos Chave.