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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.

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

Um olhar sobre dois métodos para analisar a atividade cerebral.

Um novo método pra proteger modelos multimodais de saídas prejudiciais.

Explorando uma abordagem flexível pra aproximar vetores usando informações aleatórias.

Usando dados pra evitar problemas nos veículos e melhorar a prontidão militar.

Pesquisadores melhoram modelos de incorporação de texto usando pontuações de especialistas pra ter um desempenho melhor.

NoRA oferece uma forma mais inteligente de adaptar grandes modelos com menos recursos.

Um novo método pra modelar de forma precisa compressores ópticos usando redes neurais.

CusADi melhora o controle robótico aproveitando as capacidades da GPU para fazer os cálculos mais rápidos.

Uma nova abordagem usando modelos de linguagem melhora a detecção de bugs no desenvolvimento de software.

Um novo método melhora o desempenho de modelos unidirecionais em tarefas de classificação de tokens.

Novos métodos melhoram a precisão da checagem gramatical usando modelos de linguagem.

Este estudo compara Transformers de primeira geração com LLMs para análise de sentimentos.

A competição LimitIRSTD quebra barreiras na detecção de alvos infravermelhos pequenos de forma eficaz.

Novos métodos melhoram a resolução de problemas em pesquisa operacional usando abordagens baseadas em dados.

Esse artigo fala sobre soluções para rótulos faltando na classificação de documentos.

Pesquisa sobre a fusão de adaptadores específicos de tarefas para melhorar a eficiência da reparação automática de programas.

Uma olhada nos desafios e benefícios de adicionar novos clientes em aprendizado federado.

Usar redes neurais pra melhorar a tomada de decisão em contextos baseados em preferência.

Nova medida de distância melhora comparações de sequências moleculares usando geometria hiperbólica.

Este artigo investiga o desempenho de LLM em tarefas de raciocínio relacionadas a gráficos.

Novos métodos melhoram a compreensão de ações, objetos e relacionamentos em modelos de vídeo-linguagem.

ARL junta métodos de aprendizado em grupo pra melhorar a tomada de decisão em tarefas complexas.

Pesquisadores usam o node2vec pra analisar relações biológicas complexas entre espécies.

Um novo método aborda os desafios em Redes Neurais Gráficas com dados heterofílicos.

O REFINE-LM usa aprendizado por reforço pra reduzir o viés em modelos de linguagem de forma eficaz.

Explorando o impacto da Inferência Variacional de Difusão de Denoising nos DGPs.

Esse artigo fala sobre como usar pré-treinamento pra melhorar a privacidade e o desempenho no Aprendizado Federado.

Abordagens inovadoras estão melhorando a detecção de câncer por meio da análise de imagens de lâminas inteiras.

Células Y-Flash e Máquina Tsetlin aumentam a eficiência do aprendizado de máquina.

Um novo método pra lidar melhor com sequências de dados longas.

Apresentando os GraphSPNs pra melhorar tarefas probabilísticas baseadas em grafos e geração de moléculas.

O CLIP-CID melhora a eficiência dos dados em modelos de visão-linguagem.

O Hindi-BEIR tem como objetivo melhorar os sistemas de recuperação de informações para conteúdo em Hindi.

O deep learning tá mudando a forma como a gente modela a propagação de rádio pra ter uma comunicação sem fio melhor.

Novo benchmark enfrenta alucinações de relação em modelos de linguagem multimodal grandes.

Novo método permite que câmeras de evento identifiquem objetos invisíveis de maneira eficaz.