Pesquisas mostram como a adaptabilidade muscular impacta robôs biohíbridos usando aprendizado por reforço.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
Pesquisas mostram como a adaptabilidade muscular impacta robôs biohíbridos usando aprendizado por reforço.
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Examinando o viés em machine learning e seu impacto nas decisões.
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Explorando redes neurais polinomiais e suas aplicações em várias áreas.
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Robôs aprendem tarefas mais rápido com aprendizado por imitação em contexto.
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Estudo revela novos potenciais repetidores entre explosões de rádio rápidas usando aprendizado de máquina.
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Avaliando como LLMs multimodais conseguem controlar jogos de Atari.
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DeMoBot permite que robôs aprendam tarefas com poucas demonstrações para uma melhor manipulação de objetos.
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Novas estratégias melhoram os GFlowNets para uma exploração eficaz em espaços contínuos.
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Melhorando a precisão da análise de dados enquanto garante a privacidade do usuário com ULDP.
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O Nexus combina eficiência, especialização e adaptabilidade no desenvolvimento de modelos de linguagem.
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Uma nova abordagem melhora os designs de asas usando aprendizado de máquina e métodos baseados em dados.
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Explorando simetrias locais pra melhorar métodos de aprendizado de máquina baseados em grafos.
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Pesquisadores criam o LibriheavyMix pra melhorar o reconhecimento de fala em ambientes barulhentos.
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LLaVA-MoD cria modelos multimodais menores usando conhecimento de modelos maiores.
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Analisando como o deep learning melhora a precisão na previsão de terremotos.
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Novo conjunto de dados melhora a pesquisa em aerodinâmica automotiva e a eficiência do design.
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Um novo método melhora a segurança de DNN sem dados limpos.
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O YOLOv8 melhora a detecção de objetos em tempo real com recursos avançados e desempenho melhorado.
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Pesquisadores melhoram as previsões de erupções solares usando novos métodos e uma função de perda.
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O SITransformer melhora a forma como a gente resume informações de vídeos e textos.
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Os modelos neurais N-HiTS e N-BEATS superam os métodos tradicionais em previsões de mercado.
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Aprenda como assinaturas simplificam dados complexos para ter melhores insights.
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Um novo sistema melhora a sumarização extrativa usando Modelos de Linguagem Grandes.
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Pesquisa sobre como treinar modelos de linguagem para línguas sub-representadas de forma eficiente.
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Um novo método melhora a navegação de robôs em ambientes agrícolas usando detecção de laço.
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Este artigo investiga a mudança repentina na capacidade de aprendizado das redes neurais.
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Um novo método pra avaliar e comparar o conhecimento dos modelos de linguagem.
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fastkqr melhora a velocidade e a precisão da regressão quantílica enquanto resolve problemas de cruzamento.
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Um novo método melhora a construção de árvores evolutivas usando deep learning.
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Esse estudo melhora o reconhecimento de ações juntando mapas de profundidade com frames de vídeo RGB.
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Um novo método melhora a criação de panoramas usando o operador Merge-Attend-Diffuse.
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Um olhar sobre técnicas de transferência de peso e seu impacto no treinamento de redes neurais.
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CoT-SelfEvolve melhora a criação de código refinando os resultados através de feedback.
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Descubra como o Realigned Softmax Warping tá mudando o DML.
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Um modelo pra organizar grafos de conhecimento através de agrupamento de entidades e estruturas hierárquicas.
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Apresentando um novo algoritmo pra identificar relações causais entre variáveis ocultas.
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Aprenda como cGANs oferecem geração de imagem direcionada usando informações adicionais.
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Um novo método melhora a eficiência de circuitos quânticos usando aprendizado de máquina e redes tensorais.
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Um novo método de treino melhora a detecção de objetos 3D usando dados sintéticos e do mundo real.
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Explore a abordagem do aprendizado federado em relação à privacidade no aprendizado de máquina.
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