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Um novo método pra melhorar a qualidade da imagem rapidinho usando modelos treinados.

Novos métodos melhoram o aprendizado do modelo usando amostras negativas eficazes em dados de grafo.

Um novo método melhora o treinamento de modelos criando conjuntos de dados sintéticos eficazes.

SiT melhora a capacidade dos agentes de generalizar em aprendizado por reforço através de simetria e atenção.

Destaques da pesquisa mostram as habilidades de aprendizado em contexto em grandes modelos de linguagem.

Um olhar sobre como redes lineares aprendem e evoluem durante o treinamento.

O ERIC oferece uma forma eficiente de medir semelhanças em grafos com precisão aprimorada.

O ATLAS melhora a seleção de dados sísmicos usando aprendizado ativo e mudanças de representação.

DiPEx melhora as taxas de detecção de objetos usando pistas únicas e diversas.

Combinando física e geometria pra melhorar as previsões de dispersão acústica.

Apresentando uma nova estrutura auto-supervisionada para extração de características SAR.

Método inovador integra densidade eletrônica para melhorar previsões de propriedades moleculares.

O InternLM-Law melhora as respostas a diversas perguntas legais chinesas com um treinamento avançado.

Descubra como os Leaky ResNets melhoram as técnicas de deep learning.

Explorando técnicas de aprendizado auto-supervisionado em imagem médica pra melhorar a aprendizado de características.

Novas técnicas melhoram o desempenho de raciocínio e lógica de grandes modelos de linguagem.

Esse trabalho melhora a privacidade na difusão de grafo enquanto mantém a utilidade dos dados.

Um método simples pra criar vozes e controlar emoções na síntese de fala.

Explorando como perfis de usuário melhoram a personalização em modelos de linguagem.

Um estudo analisa como os LLMs raciocinam com dados em grafo.

Dados sintéticos ajudam na análise de sobrevivência gerando conjuntos de dados realistas para uma modelagem melhor.

Um novo modelo melhora o reconhecimento de referências a eventos em vários documentos.

Pesquisadores usam aprendizado de máquina pra melhorar a detecção de sinais em sistemas de comunicação.

Analisando como os transformers de visão entendem as relações entre objetos em imagens.

Explorando como os Transformers classificam dados através de informações contextuais.

Uma nova abordagem ajuda os robôs a se adaptarem rapidamente a tarefas desconhecidas.

Melhorando o MMDenseNet pra separar música de forma rápida e eficiente.

Aprenda sobre FTFIs e como eles impactam as estruturas de dados em árvore no aprendizado de máquina.

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Um método pra melhorar a coleta de dados pra sistemas que mudam com o tempo.

Agentes melhoram a adaptabilidade e a eficiência usando modelos abstratos para planejar e aprender.

A pesquisa avança métodos para navegação de robôs mais segura usando técnicas de estimativa de incerteza.

Um novo framework melhora a eficiência de aprendizado em sistemas multiagente por meio de modelagem de mundo inovadora.

Pesquisas mostram que os modelos têm dificuldade com as dependências de etapas em receitas de cozinha.

Uma nova rede melhora a detecção de objetos 3D usando rótulos fracos.

Novo framework mistura recompensas e limites em aprendizado por reforço.

O modelo D-LIM conecta mutações genéticas, características e aptidão pra melhorar as previsões.

Uma nova medida de dissimilaridade melhora o aprendizado por transferência em distribuições de dados variadas.