Redes neurais racionais melhoram a precisão e eficiência da dinâmica dos fluidos nas simulações.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
Redes neurais racionais melhoram a precisão e eficiência da dinâmica dos fluidos nas simulações.
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Meta-aprendizagem usa texto pra melhorar as estimativas de efeito do tratamento.
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Usando Modelos de Linguagem Grandes pra melhorar a análise de feedback dos usuários de aplicativos móveis.
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Um estudo sobre técnicas para aproximar valores singulares em várias aplicações.
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Apresentando núcleos ajustáveis para melhorar a reconstrução de formas 3D a partir de dados limitados.
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Um novo método equilibra precisão e eficiência na resolução de problemas complexos de otimização.
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Uma olhada em como o aprendizado de máquina ajuda na pesquisa da teoria dos nós.
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Um novo modelo que combina VAE e QWGAN melhora a qualidade e a variedade das imagens.
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Abordando os riscos de segurança em IA generativa através de red e blue teaming.
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Uma nova ferramenta avalia o desempenho de modelos de linguagem grandes em diferentes tipos de dados.
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Novo estudo desenvolve modelos para prever incêndios florestais causados por raios no mundo todo.
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Esse artigo analisa métodos pra melhorar o desempenho da UDA em tarefas de classificação de imagem.
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Pesquisadores usam aprendizado de máquina pra descobrir insights sobre axions e simetria de sabor.
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Esse artigo apresenta uma nova estrutura pra melhorar as técnicas de inferência em tempo de uso para modelos de linguagem.
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O projeto WALLABY usa aprendizado de máquina pra detectar fontes de galáxias de forma eficiente.
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O Domino melhora a velocidade de treino de modelos de linguagem otimizando a comunicação entre GPUs.
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Um novo método melhora a precisão na extração de tripletos de aspecto-sentimento.
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Explorando métodos de fatoração de matrizes em dados distribuídos entre clientes.
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Uma abordagem estruturada para recuperar imagens nítidas a partir de versões embaçadas usando MHDM.
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Um novo método melhora as previsões em aprendizado de máquina usando modelos especializados.
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Usando aprendizado de máquina pra melhorar a escolha de algoritmos na resolução de problemas combinatórios.
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CAMAL combina aprendizado de máquina e métodos tradicionais pra otimizar o desempenho da árvore LSM.
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Um novo método melhora a precisão na segmentação de imagens RGB-D com erros de profundidade.
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Novos modelos enfrentam a classificação de som com dados de treinamento limitados.
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Um evento pra melhorar modelos de segmentação de imagem pra carros autônomos mais seguros.
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Um novo método melhora a eficiência para lidar com entradas longas em modelos de linguagem.
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Pesquisadores desenvolvem um modelo inovador para estudar halos de matéria escura.
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Um novo método melhora o desempenho do Flash Attention para máscaras de atenção esparsas.
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Uma nova métrica que melhora a avaliação da consistência factual em resumos automáticos.
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Reduzindo a precisão dos cálculos sem perder a exatidão usando a tecnologia R2F2.
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Analisando as vantagens de modelos só de decodificação para tarefas de tradução automática.
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Um novo método melhora a estimativa de afinidade de tarefas para aprendizado multitarefa.
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Um novo modelo otimiza dados de ganhos pra prever melhor o preço das ações.
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A mistura de regiões aumenta a diversidade dos dados de treino pra melhorar o desempenho do modelo.
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Um novo método melhora a detecção de mudanças usando dados rotulados e não rotulados.
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Guiando a IA a tomar decisões éticas em situações complexas.
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O algoritmo Domino melhora previsões de eletricidade, enfrentando os desafios da escassez de dados.
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Este estudo melhora a extração de informações chave usando um novo modelo para documentos não estruturados.
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Este estudo destaca métodos pra melhorar modelos de linguagem grandes em ambientes médicos.
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O TS-TCD junta dados de séries temporais e texto pra melhorar a precisão das previsões.
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