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Uma nova estrutura melhora a eficiência de amostragem em distribuições de probabilidade complexas.

O RD-Suite tem como objetivo padronizar a avaliação dos métodos de destilação de ranking pra uma comparação melhor.

Um jeito de melhorar modelos menores pra ter mais confiabilidade e desempenho.

Novos métodos aproveitam a identidade do falante pra melhorar o desempenho do reconhecimento de fala.

Um estudo sobre como usar perda tripla para criar modelos de machine learning mais justos.

Um novo conjunto de dados pra melhorar modelos de visão-linguagem e seguir instruções humanas.

Um novo método usa matrizes de Johnson-Lindenstrauss para classificação extrema de múltiplas classes.

Youku-mPLUG oferece 10 milhões de pares de vídeo-texto pra melhorar os sistemas de vídeo-linguagem chineses.

Esse artigo fala sobre métodos melhores pra reconhecer objetos em imagens usando prompts visuais.

Um novo método combina reconhecimento de fala e identificação de falantes para fala sobreposta.

Uma imersão nas complexidades da classificação de dados de câncer.

Um novo recurso melhora a resumo de livros em várias línguas.

KrADagrad melhora a eficiência da otimização em machine learning com menos recursos necessários.

Um novo algoritmo pra ajustar o tamanho do passo em tarefas de aprendizado de máquina.

O GCT-TTE usa várias fontes de dados pra ter estimativas melhores de tempo de viagem.

Juntando texto e imagens pra melhorar a eficácia do aprendizado de máquina.

Uma técnica nova melhora a clareza da imagem usando informações de patches colaborativos.

Um novo método que ajusta exploração e exploração em tarefas de otimização.

Um novo método na geração de cenas 3D melhora os dados para o treinamento de modelos.

Apresentando um método que facilita o treinamento de redes neurais com resultados melhores.

Uma nova abordagem usando GANs pra melhorar a modelagem de hadronização a partir de dados de física de partículas.

Uma nova abordagem melhora o aprendizado de máquina com menos exemplos e dados multimodais.

Um olhar sobre o papel do Clip21 em melhorar a privacidade diferencial durante o treinamento de modelos.

Um novo framework enfrenta os desafios de agentes bizantinos na otimização distribuída.

Combinar esforços humanos com grandes modelos de linguagem melhora a qualidade dos dados pra machine learning.

Embutidos de caixa melhoram a forma como lidamos com consultas complexas de itens e atributos pra ter resultados de busca mais legais.

Um novo método para estimar as respostas de sala em ambientes sonoros complexos.

Esse artigo fala sobre um benchmark pra avaliar LLMs com prompts complicados.

Usar transferência de aprendizado de modelos tchecos melhora a precisão do reconhecimento de fala em eslovaco.

Pesquisadores desenvolvem um modelo pra prever melhor as mudanças de estabilidade das proteínas a partir de mutações em aminoácidos.

Um novo método melhora a personalização do modelo enquanto garante a privacidade dos dados.

Um método novo melhora a compreensão das previsões em dados de séries temporais de saúde.

Novos métodos enfatizam ações de alta recompensa para um aprendizado offline melhor.

Esse artigo fala sobre um novo método pra melhorar o reconhecimento de imagem usando regiões.

Esse artigo analisa as preocupações de privacidade relacionadas aos modelos de difusão e propõe soluções.

Novos algoritmos melhoram a eficiência na resolução de problemas complexos de otimização.

Apresentando gráficos híbridos e sua importância pra entender redes complexas.

Esse artigo fala sobre estratégias pra mitigar riscos de privacidade em machine learning.

PandaLM automatiza os processos de avaliação pra melhorar o seguimento de instruções pelos grandes modelos de linguagem.

Um novo framework busca esclarecer as previsões de classificação de séries temporais.