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Uma olhada em under-bagging como uma solução para dados desbalanceados em machine learning.

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Um novo método pra escolher prompts melhores em modelos de linguagem.

Abordando a confiabilidade, generalização e confidencialidade em Graph ML.

Simformer melhora os métodos de inferência ao lidar com desafios na análise baseada em simulação.

Esse método melhora a compreensão das interações entre as características nos modelos de aprendizado de máquina.

Um novo método pra comprimir CNNs mantendo a precisão pra um processamento de imagem eficiente.

Uma nova abordagem pra reconhecer eventos em vídeos usando dados rotulados limitados.

Apresentando uma forma eficiente de otimizar a memória para LLMs sem perder desempenho.

Pesquisas mostram que LLMs podem melhorar o desempenho aprendendo com outras tarefas.

Este estudo avalia ferramentas automatizadas de qualidade para exames de ressonância magnética do cérebro em conjuntos de dados clínicos.

Aumentando a justiça na IA envolvendo especialistas do setor na geração de dados.

Um estudo avalia vários métodos para segmentação celular precisa usando técnicas de imagem avançadas.

Novos métodos melhoram a detecção de objetos pequenos em imagens.

Novos métodos visam melhorar a precisão das máquinas em responder perguntas financeiras.

Analisando como os LLMs aprendem e tomam decisões com base em recompensas.

AL-DSGD melhora a eficiência do aprendizado distribuído por meio de comunicação dinâmica e contribuições ponderadas.

Um olhar sobre o princípio CAP e seu impacto nos grandes modelos de linguagem.

Novo modelo prevê as correntes das turbinas para melhorar o desempenho de parques eólicos.

Uma nova abordagem permite a análise de dados de célula única com informações faltando.

Um novo método pra reconhecer melhor itens pequenos na visão computacional.

Este artigo apresenta um novo domínio sub-poliédrico para otimizar compiladores de aprendizado de máquina.

Uma nova ferramenta pra ajudar os médicos a diagnosticar doenças através das conversas com os pacientes.

Aprendizado de máquina ajuda a identificar novas partículas a partir dos dados do LHC.

A SPSG melhora a eficiência de roubo de modelo usando superpixels e gradientes de amostra.

Examinando novas formas de entender as contribuições de características em aprendizado de máquina.

Um novo método melhora a identificação de causas em sistemas automatizados complexos.

Um novo modelo ajuda a prever reações químicas usando poucos dados de forma eficiente.

Explora o papel da RapidIn em analisar os efeitos dos dados de treinamento nos resultados dos modelos de linguagem.

Combinar LLMs com grafos de conhecimento melhora a precisão das respostas em sistemas de dados.

Um olhar sobre a privacidade diferencial e sua aplicação em aprendizado de máquina.

Explorando redes neurais tensoras pra melhorar soluções em cenários complexos de multiescala.

Explorando restrições de dano contrafactual pra uma tomada de decisão mais segura em IA.

Explorando os RNCs e seu papel no processamento de linguagem através de elementos de identidade.

Novos conjuntos de dados têm como objetivo melhorar a compreensão da IA sobre as preferências humanas.

Um novo modelo revela como redes profundas aprendem de forma eficiente a partir de dados estruturados e esparsos.

Aprendizado de máquina junta imagens de lâmina e expressão gênica pra entender melhor as doenças.

Um novo método melhora a precisão da classificação de imagens ao focar no contexto.

Uma olhada detalhada na avaliação de clustering e o papel dos Índices de Validade Relativa.

Um novo método melhora como os modelos lidam com previsões incertas.