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Pesquisadores usam aprendizado de máquina pra identificar sinais ocultos em dados de física de partículas.

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Um estudo sobre como vários fatores climáticos se relacionam com as ondas de calor na Europa.

Nova abordagem de política melhora o desempenho de avaliação em aplicações de RL offline.

Explorando como redes residuais melhoram o treinamento e a generalização.

Esse estudo investiga os desafios de alinhamento de palavras e soluções de transporte ótimo.

Uma nova abordagem combina tarefas de preenchimento e aumento de dados para melhorar o desempenho de QA.

O modelo Phoenix melhora o desempenho da IA generativa enquanto garante a privacidade dos dados.

Este artigo analisa métodos eficientes para desviar viés em modelos de linguagem.

Novos métodos melhoram a robustez dos modelos contra ataques adversariais usando dados tabulares.

Este artigo apresenta um método inovador para estimar fatores em dados complexos.

Um olhar sobre os benefícios e desafios do Aprendizado Federado, incluindo o método FedVal.

Novas técnicas melhoram a precisão e eficiência na recuperação de sistemas de recomendação.

Este estudo avalia várias técnicas de XAI para interpretar a classificação de imagens de sensoriamento remoto.

Um método pra ligar a tomada de decisão da IA e a segurança por meio de funções de barreira de controle.

O framework MEX melhora a exploração e a tomada de decisão em aprendizado por reforço online.

Um novo método localiza veículos usando lidar e imagens de satélite sem depender de GPS.

Melhorando a capacidade dos modelos de linguagem de responder a perguntas complexas usando gráficos de conhecimento.

Este estudo apresenta um novo método para aumentar gráficos usando complementos de Schur randomizados.

Uma olhada em como dados contrafactuais podem reduzir o viés em modelos de aprendizado de máquina.

Um novo método em duas etapas melhora os modelos climáticos para previsões mais precisas.

Novos modelos de aprendizado de máquina melhoram previsões em dinâmica de fluidos.

Saiba como o aprendizado federado pode melhorar o aprendizado de máquina enquanto protege a privacidade dos dados.

Um novo método melhora como reconhecemos ações em vídeos usando computação de reservatório.

Esse método melhora o desempenho do VQA usando imagens não rotuladas pra gerar perguntas.

Um novo modelo melhora a geração de jatos de partículas através de mecanismos de atenção e com menos parâmetros.

Pesquisas mostram que modelos de linguagem grandes podem ser treinados pra imitar a tomada de decisão humana.

Descubra como o aprendizado de máquina ajuda a prever comportamentos caóticos.

Um método que combina CLIP e SAM melhora o reconhecimento de objetos sem precisar de dados rotulados.

Um novo método melhora a precisão no reconhecimento automático de voz em reuniões.

O DIFT usa modelos de difusão pra encontrar correspondências de imagem sem supervisão.

Uma nova estrutura torna os resultados da classificação de séries temporais multivariadas mais fáceis de entender.

O GEO-Bench tem como objetivo avançar modelos básicos em tarefas de monitoramento da Terra.

O LEACE tem como objetivo remover preconceitos dos modelos através da eliminação de conceitos.

Analisando a perda de privacidade no Noisy-SGD com funções de perda não convexas.

Descubra como a esparsidade essencial otimiza grandes modelos sem perda de desempenho.

Explorando como agentes podem melhorar a tomada de decisões através da colaboração.

FAMO melhora a eficiência e o desempenho do aprendizado multitarefa em modelos de IA.

Como o design de robôs influencia as habilidades de aprendizado e o desempenho em tarefas.

Novos métodos buscam automatizar a rotulagem de números financeiros em relatórios.