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Esse estudo avalia modelos para detectar anomalias em dados de séries temporais.

Uma abordagem nova pra estimar como os dados de treino impactam as previsões do modelo.

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Um novo método melhora a memória pra ajudar na tomada de decisão em agentes de RL.

Uma nova abordagem para a geração de fala pequena, eficiente e com som natural.

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Apresentando um método pra avaliar a confiabilidade nas saídas de modelos de linguagem.

Métodos automatizados melhoram a eficiência ao extrair informações de Grafos de Conhecimento.

Esse artigo fala sobre métodos de privacidade para dados tabulares em modelos de linguagem grandes.

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Um novo método melhora a atribuição de características em aplicações de aprendizado de máquina.

Um novo método pra gerar animações de vídeo sincronizadas com áudio.

Esse estudo combina Modelos de Linguagem Grandes com Busca em Árvore Monte-Carlo pra melhorar a tomada de decisão em jogos.

Explorando como modelos de linguagem grandes podem melhorar a generalização dos modelos.

Novos métodos melhoram a identificação de autores em textos em Bangla.

Combinando modelos tradicionais com dados pra melhorar a precisão de reatores nucleares.

Um novo método melhora o FQI usando log-loss pra uma eficiência de aprendizado maior.

O aprendizado federado melhora o reconhecimento facial enquanto protege a privacidade dos usuários.

Um novo método pra editar modelos de forma eficiente com menos recursos.

Um novo estimador melhora a análise de conjuntos de dados complexos com múltiplas saídas e ruído.

Um novo benchmark avalia o quão bem os LLMs ajudam em tarefas de análise de dados.

Descubra como GSP e GFRFT transformam a análise de dados em gráficos.

Uma nova abordagem pra recompensar a superotimização em modelos de linguagem usando estimativa de incerteza.

O ECToNAS simplifica o processo de encontrar as melhores arquiteturas de redes neurais.

Um novo método combina técnicas clássicas e quânticas pra melhorar o processamento de dados.

Introduzindo o hypervolume adversarial pra avaliar melhor o desempenho de modelos de deep learning.

Aprenda a mitigar transferências negativas em aprendizado por reforço contínuo com Reset e Distill.

Novo framework de treinamento melhora o aprendizado do modelo de linguagem através de dados estruturados.

Um novo método usa texto pra melhorar o aprendizado de máquina em diferentes domínios visuais.

Uma nova abordagem melhora como diferentes tipos de dados são combinados para uma análise melhor.

Estudo revela propriedades chave de matrizes aleatórias inhomogêneas e outliers espectrais.

DARL oferece novos métodos para máquinas aprenderem e criarem imagens de forma eficaz.

Um novo método melhora a capacidade de agarrar dos robôs ao combinar planejamento de movimento e de agarrar usando nuvens de pontos.

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Abordando a justiça em aprendizado de máquina para melhores resultados estatísticos.

One4All-ST oferece uma forma simplificada de prever o movimento e as necessidades urbanas.

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