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Esse artigo compara o BERT e o CLIP na compreensão de texto e nas conexões de imagem.

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Analisando como redes ligeiramente sobreparametrizadas melhoram os resultados do treinamento.

O framework CUE melhora a confiabilidade das previsões de PLM ao lidar com a incerteza.

Este estudo foca em métodos eficientes para reconstruir imagens incompletas usando agrupamento de superpixels.

Novos métodos melhoram o desempenho do modelo enquanto garantem a privacidade dos dados.

Uma nova estrutura melhora a capacidade da IA de lidar com incertezas nas previsões.

Métodos inovadores de deep learning melhoram a recuperação de símbolos de um bit na comunicação sem fio.

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Um novo sistema melhora a compreensão e confiança nos modelos de IA através de explicações melhores.

Um novo framework melhora a previsão de CTR ao lidar com o viés de seleção de amostras.

Novas estratégias melhoram a capacidade da inteligência artificial de generalizar além dos dados de treinamento.

Uma olhada em como melhorar a legenda de imagens com input de usuários e técnicas de dados.

Uma olhada em como os espaços de Barron melhoram o desempenho de redes neurais em altas dimensões.

Um novo método melhora o reconhecimento de texto usando dados de áudio pra ter mais precisão.

GShot gera gráficos de alta qualidade a partir de dados de treinamento limitados usando técnicas de meta-aprendizagem.

Integrando feedback dos usuários pra melhorar modelos de legendas de imagens e deixar a experiência melhor.

Novos métodos melhoram a qualidade de mídias digitais comprimidas através de técnicas focadas na percepção.

Explorando métodos de aprendizado de máquina para desafios de otimização de redes.

Apresentando uma abordagem não supervisionada para criar resumos de texto de forma eficiente.

Uma nova abordagem pra combater o esquecimento catastrófico em modelos de aprendizado contínuo.

Explorando métodos pra melhorar a tomada de decisão da IA através da curiosidade e da experiência.

O G-CAME melhora a compreensão das previsões de modelos de detecção de objetos através de mapas de saliência claros.

Um modelo melhora como as plataformas recomendam vídeos pros usuários.

Uma olhada no ColdNAS e seu impacto nos desafios de usuários em cold-start.

Novas técnicas cortam os custos de rotulagem e melhoram a classificação da forma das galáxias.

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AGRA melhora o treinamento de modelos lidando com rótulos barulhentos de forma dinâmica durante o processo de aprendizado.

Explorando novos métodos pra melhorar a eficiência do aprendizado descentralizado enquanto garante a privacidade dos dados.

Modelos de Difusão de Denoising de Canal melhoram a clareza do sinal em ambientes barulhentos.