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Entender a incerteza aumenta a precisão do reconhecimento de emoções em situações do dia a dia.

Explorando leis de conservação e seu papel em cenários complexos de aprendizado de máquina.

SimClone detecta clones de dados em conjuntos de dados tabulares sem depender de características estruturais.

Estudo avalia como os MLLMs interpretam dados visuais e seu desempenho em comparação com os humanos.

Uma nova função de perda melhora o aprendizado de características em tarefas de classificação.

Um novo método melhora a análise de dados usando distância cordal na fatoração de matriz não negativa.

O BPA melhora como a gente representa características em várias tarefas de dados.

Esse artigo fala sobre um método pra treinar agentes generalistas usando linguagem e visão.

Analisando padrões de dados espaciais e seu conteúdo de informação.

Uma nova abordagem melhora a tomada de decisões em ambientes dinâmicos usando aprendizado por reforço em tempo contínuo.

Um novo método pra selecionar estimadores de forma eficiente em tarefas de avaliação off-policy.

Pesquisadores estudam as vocalizações de animais em ambientes naturais pra melhorar a compreensão.

Explorando métodos de classificação para misturas gaussianas sobrepostas em aprendizado de máquina.

FAdam otimiza o treinamento de machine learning com técnicas aprimoradas pra resultados melhores.

O CAT melhora a interpretabilidade do modelo agrupando as características em conceitos de alto nível.

Um modelo inovador lida com gráficos dinâmicos enquanto melhora o desempenho e reduz o tempo de treinamento.

AMORE cria regras claras pra entender melhor as decisões da IA em várias áreas.

Tensores oferecem uma nova maneira de analisar dados complexos em várias áreas.

Combinar física e aprendizado de máquina melhora as técnicas de imagem do subsolo.

Analisando como as camadas de normalização influenciam o desempenho dos transformers e o manuseio das tarefas.

Uma nova função de perda, Astral, melhora o desempenho das redes neurais informadas pela física.

Um novo método melhora a forma como modelamos sistemas complexos com equações simples.

Pesquisadores usam aprendizado de máquina pra prever parâmetros importantes de Hubbard pra materiais.

Robôs aprendem novas tarefas mais rápido usando habilidades que já têm de experiências passadas.

Uma nova estrutura de IA imita os processos do cérebro pra melhorar a adaptabilidade e o aprendizado.

Esse estudo usa autoencoders esparsos pra interpretar as saídas da camada de atenção em transformers.

Novos métodos aumentam a precisão no manuseio de dados faltantes para árvores em estágios.

O conjunto de dados CRED melhora a pesquisa sobre as relações causais gene-doença na literatura biomédica.

Explore como os modelos de linguagem memoriza através da recitação, reconstrução e recordação.

Este estudo foca em melhorar as respostas do modelo visando requisitos de comprimento específicos.

Um novo método melhora a interpretação de imagens de ultrassom usando aprendizado de máquina.

Novas estruturas matriciais melhoram o ajuste fino para modelos de IA com menor demanda de recursos.

Esse artigo analisa como o viés se desenvolve durante o treinamento de modelos de aprendizado de máquina.

ViANLI apresenta novos desafios para modelos de PLN no processamento da língua vietnamita.

Um novo método para selecionar exemplos de dados aprimora a eficiência do aprendizado de máquina.

FedBiOT melhora grandes modelos de linguagem enquanto mantém os dados privados e o uso de recursos baixo.

Examinando a influência do barulho e sinais estruturados em modelos de matrizes aleatórias.

Um novo método que combina técnicas de geração e compreensão de imagens para uma melhor aprendizagem de máquina.

Esse estudo apresenta um método novo pra otimizar a atribuição de tarefas logísticas usando modelos substitutos.

O método UAD reduz a necessidade de dados e aumenta a eficiência na condução autônoma.