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Um novo método para melhorar o desempenho de modelos de linguagem com textos longos.

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Como explicações contrafactuais ajudam na previsão do comportamento molecular e suas implicações.

Este estudo avalia quão bem os grandes modelos de linguagem utilizam informações externas.

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Uma nova ferramenta melhora a compreensão das redes de quinases e substratos e seus papéis.

AdaZeta reduz o uso de memória enquanto melhora o desempenho na adaptação de grandes modelos de linguagem.

Aprimorando a comunicação dos veículos com tecnologia avançada pra estradas mais seguras.

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Um novo método conecta imagens com textos longos sem precisar de dados extras.

Uma nova abordagem melhora a previsão de quadros de vídeo usando conhecimento de domínio.

Novos modelos melhoram a eficiência do código de software e o desempenho do compilador.

Um novo método usa redes neurais pra encontrar auto-similaridade direto dos dados.

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O dataset GTZAN-synth usa música sintética pra melhorar os sistemas de tagueamento de música.

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ColPali melhora a busca de documentos ao usar de forma eficaz elementos de texto e visuais.

Uma nova ferramenta pra avaliar métodos de aprendizado de estrutura de proteínas.

Um novo modelo melhora as habilidades de chamada de função dos modelos de linguagem para tarefas complexas.

Uma nova abordagem melhora o ajuste de temperatura na destilação de conhecimento para um treinamento de modelo mais eficaz.

Analisando como o contexto melhora a qualidade da tradução automática em legendagem.

Novos algoritmos melhoram a regressão linear online para ambientes dinâmicos.

Analisando os desafios e as implicações de desaprender em modelos de IA.

Um novo método melhora as previsões de efeitos colaterais de medicamentos usando abordagens baseadas em dados.

IDAICL melhora as previsões ao aprimorar a qualidade das demonstrações no aprendizado em contexto.

O modelo SAVE melhora a segmentação áudio-visual com eficiência e precisão.

Uma abordagem inovadora para a coleta eficiente de feedback em aprendizado por reforço para segurança.

A qualidade dos dados é crucial para modelos de aprendizado de máquina eficazes em vários setores.

Um novo conjunto de dados sintético melhora o treinamento para modelos de IA multimodais.

FRED melhora a comunicação para um treinamento em deep learning mais rápido e eficiente.

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Um novo método melhora a inferência variacional para relações de dados complexas.

ASCENT melhora a segurança de hardware contra ataques de canal lateral de potência durante o design.

Um novo otimizador adaptativo reduz o uso de memória no treinamento de grandes redes neurais.

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Uma nova estrutura visa melhorar a precisão em modelos de análise semântica.