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Encarando as complexidades dos data lakes com técnicas inovadoras.

O GazeSeg revoluciona como as máquinas acompanham e entendem o olhar humano.

Um novo método melhora a avaliação de modelos generativos com dados rotulados limitados.

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Novos métodos melhoram a estimativa de incerteza em redes neurais espinhas.

Pesquisas mostram como os sinais de ECoG se relacionam com estímulos visuais.

O Gelato combina estrutura de grafo e aprendizado pra melhorar a precisão na previsão de links.

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Os robôs agora conseguem aprender sobre objetos só de interagir com eles uma vez.

Ruído nos rótulos pode atrapalhar modelos de deep learning; novos métodos melhoram a precisão.

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Um novo modelo combina velocidade e eficiência na análise de dados.

Descubra como o O1-CODER tá mudando a forma como as máquinas aprendem a programar.

Descubra como os robôs aprendem juntando curiosidade e atenção nas suas tarefas.

Apresentando o DELT pra melhorar a diversidade de imagens na destilação de dataset.

Um novo método melhora o treinamento de modelos enquanto diminui os atrasos na comunicação.

Explorando a importância das classes individuais em modelos de classificação de imagens.

Uma nova abordagem para máquinas e humanos melhorarem previsões médicas.

A CAREL melhora como os robôs aprendem a seguir instruções em situações do dia a dia.

Astrônomos melhoram as estimativas de desvio para o vermelho das galáxias juntando dados de diferentes métodos de medição.

Usando tecnologia avançada pra prever problemas cardíacos a partir dos dados dos pacientes.

Testando vários modelos pra detectar atividades estranhas em dados de vídeo.

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Uma nova forma de usar momentum no treino de redes neurais.

CogACT combina linguagem e ação pra robôs mais espertos nas tarefas do dia a dia.

Pesquisadores misturam rótulos aleatórios com os reais para estudar os processos de aprendizado na IA.

Combinando técnicas pra melhorar a precisão na previsão das propriedades mecânicas dos materiais.

Um novo método melhora a análise de sentimentos para avaliações em Bengali.

A mudança de atenção KV simplifica as previsões do modelo de linguagem e melhora a eficiência.

Descobrindo métodos de ajuste fino eficientes pra deixar modelos de linguagem AI mais inteligentes.

Um novo método ajuda os agentes a aprenderem por meio de feedback fraco e interação.

O SkelMamba melhora a análise de movimentos na saúde usando dados de esqueleto.