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SBoRA melhora o ajuste fino para grandes modelos de linguagem, economizando recursos e melhorando o desempenho.

Analisando como o treinamento influencia o desempenho do modelo em situações adversas.

Um método pra identificar mudanças de dados sem rótulos.

Um novo método melhora o reconhecimento de emoções mesmo com dados incompletos.

Novos métodos melhoram previsões de longo prazo em ciência dos materiais usando aprendizado de máquina.

Novo método melhora como as máquinas segmentam conteúdo de vídeo usando som e visuais.

Novas técnicas melhoram a estimativa de posição da cabeça a partir de imagens frontais únicas.

Explorando como o ResNet18 processa as características através do seu fluxo residual único.

Uma nova abordagem para agrupamento usando modelos de blocos estocásticos de múltiplas visões.

Um método pra melhorar a integração de grafos de conhecimento usando alinhamento e reconhecimento de tipo de entidade.

FreePACT melhora a análise de raios gama pra entender melhor os eventos cósmicos.

Um método novo melhora a classificação de imagens usando análise de dados topológicos e destilação de conhecimento.

Uma nova abordagem melhora a precisão e eficiência da geração de imagens.

Um novo modelo melhora as previsões de turbulência em condições hipersônicas com efeitos de parede fria.

LoRA melhora o desempenho de grandes modelos de linguagem enquanto economiza recursos.

Os pesquisadores usam o FlowMM pra prever e criar novos materiais cristalinos de forma eficiente.

Astrônomos usam aprendizado não supervisionado para analisar vastos conjuntos de dados e descobrir novos padrões celestiais.

O VideoEval estabelece um novo padrão para avaliar modelos de vídeo de forma eficaz.

Um estudo sobre como combinar atualizações para modelos de linguagem de forma eficaz.

Uma nova abordagem melhora a detecção de clipes de áudio mistos, reais e falsos.

Explorando os benefícios das propriedades neurais diversas em redes neurais avançadas.

Um novo modelo melhora a geração de dados tabulares sintéticos para várias aplicações.

Analisando vulnerabilidades em LLMs por causa de dados de preferência humana.

Este artigo fala sobre um novo modelo que combina processamento visual e de linguagem.

Uma abordagem simplificada para implementar a Busca por Correspondência Ortogonal para soluções esparsas.

A pesquisa avalia a eficácia do ChatGPT em rotular dados relacionados a questões sociais.

Explorando métodos estatísticos eficientes pra melhores previsões em machine learning.

Este estudo foca em remover trojans prejudiciais em modelos de linguagem grandes usando técnicas de filtragem.

Um estudo sobre como diferentes métodos de codificação afetam o desempenho de SNN em reconhecer atividades.

Um guia pra criar datasets de qualidade pra ter um desempenho melhor nos modelos de linguagem.

Analisando as vulnerabilidades de modelos leves contra ataques adversariais.

O CodeCSE melhora a conexão entre código e comentários usando aprendizado contrastivo para engenharia de software.

O GROD melhora a forma como os transformers lidam com dados fora da distribuição pra fazer previsões melhores.

Um estudo sobre como melhorar a avaliação de plantas usando tecnologia e aprendizado de máquina.

Pesquisas recentes mostram conexões entre LLMs e comportamentos cognitivos humanos.

Um novo sistema melhora a detecção de som e a estimativa de distância.

Este artigo revisa métodos numéricos para PDEs elípticas, focando em colocation e redes neurais.

Um novo modelo detecta viés social em textos usando dados sintéticos.

Novos métodos melhoram o aprendizado contínuo e a adaptabilidade de grandes modelos pré-treinados.

Novas ideias sobre classificadores robustos melhoram a capacidade deles de resistir a ataques.