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Uma nova abordagem melhora o reconhecimento de frases com troca de código na fala bilíngue.

QGNNs trazem jeitos inovadores de modelar e prever propriedades moleculares usando mecânica quântica.

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Um estudo avaliando as habilidades de raciocínio de modelos de linguagem grandes usando exemplos matemáticos.

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Uma nova abordagem liga técnicas de restauração de imagem com tarefas de visão computacional usando menos dados.

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Uma nova abordagem melhora a compreensão das previsões do modelo através da atribuição de características.

O EXAL melhora o aprendizado e o raciocínio em sistemas de IA neuro-simbólicos de forma eficiente.

Um novo método melhora a precisão de classificação para categorias de imagem comuns e raras.

Novos testes de referência avaliam o raciocínio causal da IA usando só imagens.

Um método pra estimar médias mesmo com a influência de valores fora da curva.

Novos algoritmos de aprendizado melhoram as interações dos agentes em ambientes compartilhados.

I-SHEEP permite que modelos de linguagem grandes aprendam continuamente a partir de dados gerados.

Um novo modelo pra avaliar o desempenho de sistemas RAG.

Uma nova abordagem melhora o aprendizado dos agentes com sistemas de recompensas flexíveis.

Analisando o papel dos modelos de fundação em superar a escassez de dados na imagem médica.

Combinar modelos melhora as previsões e a compreensão da incerteza na astronomia.

Pesquisas mostram fatores chave que influenciam a coercividade em ímãs SmCo-1:7.

O STIC melhora a descoberta causal a partir de dados de séries temporais usando técnicas de aprendizado de máquina.

DIVE melhora as descrições visuais geradas por máquina pra uma compreensão mais rica.

Examinando fluxos de gradiente e seu papel em funções de densidade de probabilidade e métodos de amostragem.

Um novo método melhora como os sistemas respondem a perguntas visuais.

Estudo explora métodos para prever câncer usando dados rotulados e não rotulados.

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Explorando matrizes aleatórias e seu papel na modelagem de fenômenos do mundo real.

Uma nova estrutura melhora a precisão do modelo ao lidar com o desequilíbrio de dados, garantindo ao mesmo tempo a privacidade.

Um novo método melhora as previsões das propriedades de compostos orgânicos usando técnicas de aprendizado de máquina.

DULQA melhora a resolução de problemas aprendendo com a experiência e se adaptando aos desafios.

Descubra como a VERA melhora a precisão e eficiência na avaliação de sistemas RAG.

O TACOS oferece uma solução para a interferência catastrófica em sistemas de aprendizado de IA.

Um novo método combina modelos explícitos e implícitos pra previsões melhores.

Uma análise da capacidade de memória dos transformers e seu impacto no desempenho do modelo.

Um método novo mostra como os modelos de visão organizam e entendem imagens.

L2R oferece um jeito de aprender continuamente sem perder o conhecimento que já foi adquirido.