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Analisando a eficiência e o potencial de algoritmos inspirados em quântica na computação clássica.

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Apresentando o ME-ViT, um acelerador FPGA que economiza memória para Transformers de Visão.

Novos métodos melhoram as previsões de sistemas complexos usando modelos reduzidos baseados em dados.

Novos métodos melhoram a precisão ao responder perguntas complexas com informações atualizadas.

A computação quântica dá um gás na eficiência e nas capacidades do aprendizado de máquina através de colaborações inovadoras.

Uma estrutura pra melhorar a segurança e a confiabilidade de modelos de linguagem grandes.

Um novo método melhora a clareza na análise de interações genéticas usando aprendizado de máquina.

Novo modelo melhora a previsão de design de circuitos através de hipergrafos direcionados.

A pesquisa investiga o viés de gênero avaliando a justiça estatística e causal em modelos de PNL.

Explorando o papel do treinamento de auto-consistência em melhorar a previsão Hamiltoniana para propriedades moleculares.

Novo método melhora a quantificação de incerteza em DeepONets usando Inversão de Kalman em Conjunto.

O SVGCraft gera gráficos vetoriais a partir de descrições em texto com alta qualidade e rapidez.

Esse trabalho apresenta uma estrutura sistemática para analisar algoritmos de aprendizado de máquina.

Um novo método melhora o alinhamento de imagem e texto reduzindo o viés de uma única tag.

Uma nova abordagem pra resolver modelos de Ising de forma eficiente usando redes neurais.

Um novo método melhora os mapas de profundidade focando na clareza das bordas.

Esse estudo foca em melhorar a adaptabilidade em algoritmos de aprendizado por reforço profundo.

Novo modelo melhora a precisão da colheita de frutas por robôs usando dados de nuvem de pontos 3D.

Um novo método melhora o controle de qualidade das imagens solares no Observatório Solar Nacional.

Um estudo sobre como Modelos de Linguagem Grande podem melhorar a detecção de vulnerabilidades em software.

Um novo método melhora os modelos de aprendizado profundo para conjuntos de dados desbalanceados.

Um novo método melhora a capacidade dos modelos de linguagem de responder a perguntas desconhecidas.

Uma exploração de como os modelos de linguagem preveem futuros tokens em comparação com o pensamento humano.

Explorando como a computação quântica melhora os modelos de difusão pra gerar imagens melhores.

Uma nova abordagem melhora a confiabilidade dos modelos de linguagem através de mecanismos de auto-reparação.

Um método que combina o operador de Koopman e abordagens de kernel para melhorar o controle de sistemas não lineares.

Um novo método resolve questões importantes no aprendizado contínuo: plasticidade e esquecimento.

FedD2S melhora o Aprendizado Federado personalizando modelos enquanto preserva a privacidade dos dados.

Esse artigo analisa como os dados influenciam a avaliação de modelos de NLP.

Este artigo fala sobre técnicas de aprendizado profundo para precificar opções complexas que dependem de caminhos.

Analisando os desafios de desempenho enfrentados por algoritmos invariantes à rotação em cenários de dados ruidosos e esparsos.

Um novo método pra melhorar a previsão de trajetórias com base em diferentes comprimentos de observação.

Esse artigo fala sobre como métodos baseados em dados melhoram sistemas de controle através de modelos simplificados.

Uma nova abordagem combina aprendizado de máquina com dinâmica de fluidos para simulações mais avançadas.

Explora os riscos de privacidade e as defesas relacionadas a dados sintéticos criados por GANs.

Um olhar sobre técnicas de recuperação densa e generativa e seu impacto.

Um novo modelo melhora como avaliamos a coerência em textos.

Estratégias para melhorar autoencoders variacionais no manuseio de conjuntos de dados incompletos.

Um método pra melhorar a detecção de objetos em 3D usando dados de LiDAR.