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O MIA-Tuner tenta resolver problemas de privacidade nos dados de treinamento de LLM.

Este artigo analisa como o viés de formato afeta o desempenho dos modelos de linguagem e sugere estratégias de melhoria.

Esse estudo analisa como os preconceitos afetam as respostas dos modelos de linguagem e propõe soluções.

Um novo framework melhora a privacidade e a qualidade dos dados no aprendizado federado.

Um novo método pra melhorar o raciocínio em modelos de linguagem usando abordagens de persona combinadas.

DeepDFA combina DFAs e RNNs pra reconhecimento de padrões de forma eficaz.

Aprimorando o Policy Mirror Descent com aceleração funcional pra decisões mais rápidas.

Uma nova abordagem melhora o teste de API REST usando aprendizado por reforço profundo.

Um novo método melhora o reconhecimento de objetos em ambientes 3D.

O GrassNet usa Modelos de Espaço de Estado para filtragem adaptativa em redes neurais gráficas.

O TAMER melhora a precisão em reconhecer expressões matemáticas manuscritas através de métodos de decodificação inovadores.

Esse artigo apresenta uma abordagem única pra alinhar nuvens de pontos complexas.

Um novo método mistura modelos de linguagem grandes e sinais colaborativos pra melhorar os sistemas de recomendação.

Novo método melhora a detecção de câncer de mama usando imagens FFDM e SM.

Este estudo explora aplicações de aprendizado de máquina na previsão de movimentos do mercado financeiro.

SelectLLM melhora a escolha de modelos para respostas melhores e menor latência.

Explorando como diferentes estratégias de tokenização podem melhorar o desempenho do modelo de linguagem.

Explorando como inputs externos moldam as respostas de modelos de linguagem grandes.

Pesquisadores propõem um método pra melhorar modelos médicos sem comprometer a privacidade dos dados.

Um novo otimizador mostra potencial para ajustar modelos pré-treinados.

SecKnowledge e CyberPal.AI melhoram o papel da IA em enfrentar os desafios de cibersegurança.

Um novo método pra avaliar os resultados de modelos de linguagem usando vários juízes LLM.

A aprendizagem de máquina tá mudando tudo em como a gente estuda e prevê o comportamento dos materiais.

Um novo sistema melhora a extração de dados de documentos não estruturados usando conhecimento relacional.

Um novo método torna o reconhecimento de ações em vídeos mais fácil usando modelos de imagem que já existem.

O aprendizado de máquina facilita a escolha de solucionadores para otimização quântica.

Explora como passos de tempo aleatórios melhoram soluções de equações diferenciais ordinárias.

Novas funções de ativação melhoram redes neurais para resolver equações complexas.

Polar-FFA melhora o aprendizado em redes neurais, aumentando a precisão e a estabilidade.

Novos métodos aumentam a precisão da classificação de nós em gráficos com dados rotulados limitados.

Uma nova forma de melhorar a justiça na saúde através de uma melhor representação de dados.

O experimento COMET busca revelar novas físicas por meio de interações de múons.

Novas formulações melhoram a precisão e a eficiência das árvores de decisão usando otimização linear inteira mista.

SGMCMC e meta-aprendizagem melhoram Redes Neurais Bayesianas para previsões mais precisas.

Uma nova abordagem combina Árvores de Decisão com redes neurais pra melhorar a eficiência e a precisão.

A pesquisa foca em tornar sistemas de controle com redes neurais confiáveis e seguros.

Uma nova abordagem para aprendizado por imitação que melhora o desempenho com dados limitados.

Investigar a interação dos transformers com dados de Markov revela coisas legais sobre a eficiência do modelo.

Um método novo pra melhorar a atenção na geração de código por modelos de linguagem.

Modelos preferem prompts visuais em vez de conhecimento adquirido, afetando a tomada de decisão.