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Uma nova abordagem ajuda os satélites a reduzir o uso da bateria e aumentar a vida útil.

Este artigo examina MLPs e KANs em ambientes com pouca informação.

Pesquisas revelam novos candidatos para quasares fortemente lenteados usando técnicas de aprendizado de máquina.

Analisando como os dados de treinamento impactam as saídas do modelo de linguagem e as medidas de segurança.

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Um novo método oferece estimativas rápidas de desempenho para ajustar modelos de linguagem.

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Pesquisadores usam o CRISP pra melhorar o monitoramento da biodiversidade através de uma análise de imagem mais eficiente.

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Analisando a superparametrização em RMLR e direções futuras de pesquisa.

A STVNN oferece uma solução firme pra analisar dados complexos ao longo do tempo.

Uma nova estrutura melhora a conexão entre imagens e texto.

Novos métodos melhoram a auditoria do uso de dados em sistemas de Aprendizado Federado.

Um estudo comparando ameaças à privacidade em redes neurais spiking e artificiais.

MAST melhora a eficiência no treinamento de vários agentes de IA por meio de métodos esparsos.

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Explorando maneiras de melhorar modelos multimodais na hora de entender perguntas visuais.

Um novo método melhora as previsões do Processo Gaussiano lidando bem com os outliers.

Um novo método protege o aprendizado descentralizado de ataques de contaminação de dados.

Uma visão geral de como a filtragem colaborativa melhora as recomendações para os usuários.

Um novo framework melhora a eficiência do aprendizado em aprendizado contínuo online.

As funções Zorro dão uma ajudinha pra melhorar o desempenho das redes neurais.

Um método pra lidar de forma eficiente com desafios complexos de mínimos quadrados.

TrojVLM expõe vulnerabilidades nos Modelos de Linguagem Visual a ataques de backdoor.

Uma olhada em como os modelos o1 planejam ações e seu desempenho em várias tarefas.

Esse estudo mostra métodos eficazes pra reconhecer gestos com as mãos usando imagem por ultrassom.

Um cachorro robô aprende a pegar objetos com precisão enquanto se movimenta rápido.

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Um novo framework melhora o aprendizado de robôs usando uma mistura de dados bons e ruins.

Esse artigo analisa como o tempo de treinamento afeta as taxas de aprendizado em LLMs.

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Analisando a importância das interações proteína-ligante nas previsões de modelos.

Uma nova estrutura melhora a geração de dados a partir de várias fontes usando modelos baseados em energia.

O SATA melhora a robustez e a eficiência dos Transformers de Visão para tarefas de classificação de imagens.

Um novo método melhora o reconhecimento de objetos usando máscaras sem rótulos detalhados.

Apresentando o aprendizado contra corrente como uma alternativa natural aos métodos tradicionais de treinamento.