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Estudo revela uma sobreposição de dados significativa que afeta as avaliações de modelos de linguagem na geração de código.

Este artigo analisa modelos de aprendizado profundo e a compreensão deles por meio de curvas de aprendizado.

Analisando a eficiência de aprendizado de algoritmos de cauda pesada e suas propriedades de generalização.

Enfrentando os desafios do aprendizado federado por causa dos dispositivos e dados diversos.

Uma olhada na importância de alinhar os sistemas de IA com os valores humanos.

Esse método melhora as embeddings de palavras substituindo sinônimos não biomédicos, ajudando conceitos biomédicos.

Um novo método melhora a tradução de legendas de moléculas usando Modelos de Linguagem Grande.

Este artigo fala sobre o Fluxo de Gradiente Estocástico e seu impacto na aprendizagem do modelo.

O ComFe melhora a compreensão da classificação de imagens ao focar nas características principais.

Analisando como as técnicas de aumento de dados afetam o desempenho do modelo em diferentes classes.

Novos métodos melhoram o aprendizado multi-tarefa e a adaptabilidade dos robôs em ambientes complexos.

Redes neurais quânticas usam conexões residuais pra melhorar o aprendizado e o desempenho.

Uma nova abordagem melhora a previsão de doenças usando prontuários eletrônicos de saúde.

Analisando como as interações estratégicas impactam o desempenho de modelos de aprendizado de máquina.

Novos métodos melhoram a robustez de DNN contra ataques adversariais ao considerar vulnerabilidades de exemplo.

Um novo método melhora o reconhecimento de voz usando menos rótulos e recursos.

Um novo método melhora a segurança dos agentes de RL contra interrupções adversariais.

Analisando como sinapses paralelas melhoram a comunicação entre neurônios e a memória.

Um novo método melhora a detecção de relacionamento em vídeos usando modelos especializados.

Este estudo melhora modelos de código usando representações intermediárias de compilador pra ter um desempenho melhor em múltiplas línguas.

Novo agente hierárquico melhora a manipulação robótica com mais precisão e aprendizado.

Um novo método pra melhorar a performance de modelos de aprendizado de máquina através do particionamento estruturado de características.

O LD3M melhora a destilação de dataset usando espaço latente e modelos de difusão pra ter resultados melhores.

Combinar modelos de linguagem melhora o desempenho em várias tarefas através da colaboração.

O ProbSAINT prevê preços de carros usados enquanto avalia a incerteza nas previsões.

Um novo método para explicações contrafactuais consistentes apesar das mudanças no modelo.

Um novo modelo melhora as tarefas de texto-cloze em quadrinhos, conectando a compreensão visual e textual.

Uma olhada em como o paralelismo de modelo ajuda a treinar grandes redes neurais.

O MolNexTR melhora o reconhecimento de estruturas químicas a partir de imagens com técnicas avançadas.

A K-Link melhora a análise de dados MTS através de uma melhor compreensão da interação com os sensores.

Um novo método melhora a habilidade dos robôs de se movimentarem de maneira eficiente em superfícies irregulares.

O P2M2-CDR melhora as recomendações enquanto protege a privacidade do usuário com técnicas de dados avançadas.

Investigando como o GPT-4 avalia a beleza em imagens.

Explorando técnicas de preservação de privacidade em aprendizado de máquina e sua importância.

A pesquisa mostra como o aprendizado por transferência funciona e a relação com o desempenho dos modelos.

Uma ferramenta pra melhorar a precisão das previsões usando contrafactuais e visualização de dados.

Um olhar sobre novos classificadores que estão melhorando a análise de dados através das distâncias de Mahalanobis.

Um novo método quer melhorar a segurança em robôs móveis lidando com incertezas.

PhenoAuth oferece uma nova maneira de autenticar dispositivos IoT de forma segura.

Um método rápido e eficiente pra processamento de grafos sem modelos complexos.