Apresentando o PAD-FT, um método leve pra combater ataques de backdoor sem precisar de dados limpos.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
Apresentando o PAD-FT, um método leve pra combater ataques de backdoor sem precisar de dados limpos.
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Uma nova forma de entender as relações variáveis em ambientes em mudança.
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Uma estrutura de baixo custo permite que robôs aprendam tarefas observando humanos.
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Um novo benchmark melhora a avaliação de sistemas de detecção de paráfrases.
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Um novo método acelera simulações de fluidos usando uma mistura de aprendizado de máquina e CFD.
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Um novo modelo melhora a forma como os modelos de linguagem pensam e respondem.
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Descubra como o CODA melhora a assimilação de dados e a modelagem de sistemas complexos usando redes neurais.
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Esse estudo analisa o desempenho do modelo de duas torres contra viés na classificação de documentos.
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TopoMamba aprimora a análise de relacionamentos em complexos simplécticos para insights mais profundos.
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AdEMAMix melhora a eficiência do treinamento equilibrando gradientes recentes e antigos.
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Este artigo compara Transformers de Visão e CNNs para classificar imagens de sonar de varredura lateral.
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Um novo método melhora a modelagem 3D de superfícies naturais usando imagens de satélite limitadas.
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Um novo método melhora como os robôs preveem cenas futuras e interações com objetos.
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Uma olhada nos intervalos de confiança em aprendizado com poucos exemplos e seu impacto na avaliação de modelos.
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Novos métodos melhoram a habilidade dos robôs de manipular objetos com precisão.
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Um olhar sobre a análise de sequências de tempo de eventos irregulares.
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Analisando o impacto da qualidade dos dados na pesquisa de aprendizado por reforço multiagente offline.
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Um olhar sobre como a aleatoriedade molda as técnicas computacionais modernas.
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Este artigo explora como o tamanho da amostra impacta o desempenho de redes neurais através das paisagens de perda.
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Uma nova abordagem de auto-ensemble melhora a resiliência do modelo a mudanças adversariais.
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Novos métodos melhoram o mapeamento robótico de espaços internos usando grafos fatoriais e aprendizado de máquina.
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Esse artigo fala sobre como usar aprendizado de máquina pra melhorar soluções de design de rede.
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Essa pesquisa explora métodos de redução de memória para treinar redes neurais profundas.
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Novos métodos melhoram modelos de linguagem para as preferências de cada usuário.
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Uma olhada mais de perto em como a CRL identifica relações causais nos dados.
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Novas técnicas de IA melhoram a precisão e a eficiência da modelagem de dinâmica de fluidos.
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Este estudo foca em proteger quadrotors de ataques cibernéticos.
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Uma abordagem refinada melhora o controle do drone e a suavidade em condições de vento.
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Um novo método melhora a análise de logs e a detecção de anomalias sem precisar de dados rotulados.
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Uma olhada em métodos para detectar dados inesperados em modelos de IA.
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Novo método melhora o aprendizado de robôs usando dados visuais e táteis.
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Apresentando um operador de pooling que mantém a integridade dos dados enquanto melhora a velocidade de computação.
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Um novo método melhora a estimativa de localização da câmera em condições desafiadoras de iluminação e superfície.
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Novo método MEOW enfrenta a tarefa de desaprender dados sensíveis em LLMs sem perder desempenho.
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Uma olhada em métodos melhorados para resumir texto de forma eficiente.
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Um estudo sobre como a dívida técnica afeta projetos de deep learning.
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Pesquisadores convertem sWeights pra melhorar a precisão do aprendizado de máquina em física experimental.
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Um novo método melhora o aprendizado de novas classes com dados limitados.
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Um olhar sobre métodos para estimar com precisão as distâncias da matriz de covariância.
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Cientistas melhoram previsões do tempo analisando as interações entre a atmosfera, a terra e o oceano.
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