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Um novo método pra avaliar a precisão dos modelos de linguagem usando grafos de conhecimento.

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O ChatGLM-RLHF melhora as interações de IA através de feedback humano e métodos de treinamento avançados.

Um novo método de treinamento melhora o desempenho dos modelos de visão-linguagem em tarefas zero-shot.

Uma nova estrutura transforma a interpretação de imagens através de gráficos de cena com vocabulário aberto.

Entendendo o impacto de ataques adversariais em modelos de aprendizado de máquina.

Um novo conjunto de dados foca no raciocínio causal usando as animações do 'Tom e Jerry'.

Apresentando uma estrutura para avaliar de forma mais precisa o desempenho de consultas na recuperação de informações.

Descubra métodos para melhorar os modelos de estudantes na destilação de conhecimento.

Melhorando a transferência de dados uplink usando algoritmos avançados e técnicas de aprendizado de máquina.

A amostragem quântica oferece novas maneiras de lidar com desafios difíceis em várias áreas.

Pesquisa revela riscos de segurança significativos em modelos de chat por causa de ataques de backdoor.

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Um estudo sobre como o T5 processa dados estruturados para consultas SQL.

Uma nova abordagem pra proteger modelos de linguagem de dados prejudiciais.

Esse artigo fala sobre o papel do aprendizado com poucos exemplos em acelerar a descoberta de medicamentos.

Explorando o impacto de dados públicos na privacidade diferencial em aprendizado de máquina.

O LP++ melhora a adaptação de modelos de visão-linguagem, especialmente em cenários de aprendizado com poucos exemplos.

Explorando a interseção da computação quântica e modelos transformer na IA.

Usando aprendizado de máquina pra lidar com o desequilíbrio de dados em modelos climáticos pra previsões de ondas de gravidade.

Uma nova função de perda melhora a confiabilidade dos operadores neurais para resolver PDEs.

Novas técnicas aumentam a eficiência dos modelos de difusão para tarefas generativas.

Explore como Mixture-of-Depths melhora a eficiência do modelo de linguagem de forma sustentável.

O SnAG melhora a precisão e eficiência de ancoragem de vídeo para vídeos mais longos.

Um novo design melhora redes neurais espinhosas para pesquisas flexíveis.

Estratégias de exploração melhoram a adaptabilidade dos agentes em ambientes complexos.

Novos métodos melhoram a segurança prevendo os movimentos de pedestres fora da vista para veículos autônomos.

Estudo mostra que modelos menores se saem bem com dados de treinamento simplificados.

Essa pesquisa aplica a antifragilidade pra melhorar a gestão do trânsito urbano durante as interrupções.

Novos conjuntos de dados melhoram as capacidades da Busca por Arquitetura Neural em aplicações do mundo real.

Métodos para melhorar a qualidade de renderização em tamanhos de cena diferentes.

Uma nova abordagem pra encontrar partículas além do Modelo Padrão.

Chirp MFCC melhora a representação do sinal de áudio pra uma classificação e reconhecimento melhor.

Um novo método de treinamento melhora a composicionalidade dos modelos de visão e linguagem.

Um esquema pra alinhar imagens de objetos similares em um espaço 3D.

O framework PriViLege melhora o aprendizado em Few-Shot Class Incremental Learning com modelos grandes.

Uma nova abordagem pra melhorar a modelagem de tópicos usando relações baseadas em grafos.

Técnicas inovadoras para melhorar modelos de TTS e reduzir a perda de conhecimento.

Examinando o aprendizado por reforço ao longo da vida com foco na metodologia de ajuste de um por cento.

Um novo conjunto de dados mede sistemas RAG para respostas precisas a perguntas.