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Explorando o papel dos transformers na previsão de resultados de dados sequenciais.

Novos métodos melhoram a precisão em reconhecer sons sobrepostos de diferentes fontes de áudio.

Uma nova abordagem para seleção justa de dados em streams em tempo real.

Um estudo sobre como os modelos de estimativa de pose se saem com imagens corrompidas.

Garantindo que as explicações da IA sejam claras e confiáveis pra confiar nos usuários.

Uma nova abordagem melhora a otimização de funções de perda complexas em redes neurais.

Apresentando o iWISDM, um novo padrão para avaliar o seguimento de instruções em máquinas com visuais e linguagem.

Um novo parâmetro melhora as previsões de longo prazo em sequências de eventos em várias indústrias.

Este estudo revela como as emissões de óxido nítrico variam durante tempestades geomagnéticas.

Novos modelos oferecem insights claros para previsões de texto sem precisar de muita rotulagem.

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Esse artigo analisa as barreiras e as soluções pra melhorar a reprodutibilidade na pesquisa em ML.

LiveMind melhora modelos de linguagem para interações mais rápidas e em tempo real com os usuários.

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Uma nova abordagem melhora a capacidade dos sistemas KBQA de lidar com perguntas que não têm resposta.

Uma nova abordagem melhora a resposta a perguntas ao dividir e gerar informações relevantes.

O Matching de Fluxo Estatístico melhora a modelagem generativa para desafios de dados discretos.

Novos designs melhoram a eficiência de detecção de objetos para várias aplicações.

Explorando redes neurais quânticas de densidade e seu potencial em machine learning.

Uma exploração de redes neurais e suas extensões dinâmicas, ODEs neurais.

Uma nova estrutura melhora a compreensão do aprendizado de agentes em ambientes complexos.

Apresentando um método para minimizar a superotimização em modelos treinados com feedback humano.

Um novo framework melhora como avaliamos e projetamos sistemas de imagem.

Uma olhada no papel do SCP na otimização e suas aplicações.

O DIRAS melhora a anotação de relevância pra recuperação de informações, otimizando a performance em vários domínios.

A AMBER usa aprendizado de máquina pra automatizar a geração de malhas pra simulações de engenharia.

A pesquisa destaca o papel dos neurônios de segurança em melhorar a segurança e a responsabilidade dos LLMs.

Aumentando o engajamento dos usuários em grandes modelos de visão-linguagem através de comunicação proativa.

Explorando o papel da aprendizagem ativa na descoberta de medicamentos através do docking molecular.

Esse trabalho apresenta um novo modelo para classificação de imagens hiperespectrais usando técnicas de CNN e transformer.

A FAMAR simplifica a análise de dados complexos focando nos fatores principais.

Uma análise de como a seleção de dados melhora o desempenho dos modelos de linguagem.

Um novo método melhora a navegação de robôs através de uma exploração e busca de caminhos mais eficientes.

Um novo método usa aprendizado profundo pra melhorar os cálculos de energia em sistemas quânticos de muitas partículas.

O Forward Gradient Unrolling oferece soluções eficientes para otimizar grandes modelos de aprendizado de máquina.

Um novo método melhora a proteção de privacidade em modelos de linguagem mantendo o desempenho.

A CMTNet melhora a tecnologia de imagem hiperespectral pra identificar melhor as culturas.

Uma abordagem nova pra quantificar incertezas em dados complexos usando métodos baseados em mistura.

Melhorando os tempos de resposta para modelos de linguagem grandes com uma nova abordagem adaptativa.

Avanços em ajustar modelos de linguagem usando técnicas inovadoras.