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Novos métodos melhoram a modelagem e as previsões em estatística usando regressão em ridge com núcleo.

O SMaRTT oferece uma solução rápida pra problemas de congestionamento em transferências de dados de machine learning.

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Uma nova abordagem estima poses 3D a partir de várias perspectivas sem dados de verdade.

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Um método novo pra melhorar a classificação multi-rótulo usando geração de imagens sintéticas.

Explorar novas maneiras de identificar melhor anomalias em dados funcionais.

Integrar o raciocínio humano no treinamento de IA melhora as explicações do modelo e cria confiança.

Pesquisas mostram como a curiosidade ajuda os robôs a aprender sobre objetos através da exploração.

O projeto EMO-SUPERB melhora o reconhecimento de emoção na fala com técnicas aprimoradas e colaboração da comunidade.

Uma nova abordagem pra melhorar o aprendizado de máquina usando teoria dos jogos cooperativos.

Combinar linguagem e navegação melhora como os robôs funcionam em vários ambientes.

Um novo método pra estimar relações indiretas em dados complexos.

Uma visão geral dos diferentes métodos de aprendizado usados por modelos de linguagem.

Um novo método melhora a detecção de objetos em veículos autônomos usando dados de sensores combinados.

Uma nova ferramenta simplifica a compreensão de modelos complexos de aprendizado de máquina.

Um novo método melhora o desempenho dos Transformers de Visão em conjuntos de dados desbalanceados.

Um novo método melhora tanto as habilidades de linguagem quanto as de matemática em modelos de linguagem.

Pesquisas mostram maneiras de melhorar sistemas de texto para imagem de forma eficiente e econômica.

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Novo framework melhora a detecção de anomalias através de ajustes automáticos na alteração de dados.

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A TREET usa transformadores pra melhorar a análise de entropia de transferência em várias áreas.

Um novo conjunto de dados melhora a capacidade dos LLMs de seguir instruções complexas.

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O Effector ajuda a explicar os efeitos regionais em modelos de aprendizado de máquina pra ter insights melhores.

Novo framework melhora a explicabilidade em sistemas de aprendizado profundo.

A regularização SHIELD melhora o desempenho da IA e a explicabilidade, ajudando a entender melhor as decisões.

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