TrojVLM expõe vulnerabilidades nos Modelos de Linguagem Visual a ataques de backdoor.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
TrojVLM expõe vulnerabilidades nos Modelos de Linguagem Visual a ataques de backdoor.
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Uma olhada em como os modelos o1 planejam ações e seu desempenho em várias tarefas.
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Esse estudo mostra métodos eficazes pra reconhecer gestos com as mãos usando imagem por ultrassom.
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Um cachorro robô aprende a pegar objetos com precisão enquanto se movimenta rápido.
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Um olhar sobre como as embeddings de palavras são analisadas usando análise de componentes independentes.
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Um novo framework melhora o aprendizado de robôs usando uma mistura de dados bons e ruins.
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Esse artigo analisa como o tempo de treinamento afeta as taxas de aprendizado em LLMs.
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Um novo método pra melhorar a resistência do Aprendizado Federado contra ataques de dados.
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Um novo sistema melhora a precisão e a eficiência da tradução de códigos usando agentes especializados.
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Analisando a importância das interações proteína-ligante nas previsões de modelos.
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Uma nova estrutura melhora a geração de dados a partir de várias fontes usando modelos baseados em energia.
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O SATA melhora a robustez e a eficiência dos Transformers de Visão para tarefas de classificação de imagens.
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Um novo método melhora o reconhecimento de objetos usando máscaras sem rótulos detalhados.
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Apresentando o aprendizado contra corrente como uma alternativa natural aos métodos tradicionais de treinamento.
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Um novo método simplifica a remoção de conteúdo indesejado em conjuntos de dados visuais.
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Esse método melhora a confiabilidade das pontuações de confiança dos modelos de linguagem.
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Um novo método melhora o treinamento de robôs alinhando tarefas simuladas com cenários do mundo real.
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Esse artigo avalia questões de justiça em métodos de Geração Aumentada por Recuperação.
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O CRScore oferece um método de avaliação inovador pra analisar os comentários de revisão de código sem precisar de referências humanas.
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Explorando o papel do Aprendizado Federado em melhorar a imagem médica enquanto protege a privacidade dos pacientes.
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Entendendo as complicações de provar o uso de dados no treinamento de IA.
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Um novo método ajuda robôs a aprender tarefas usando vídeos de humanos na internet, reduzindo as necessidades de treinamento.
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PPLNs melhoram o processamento de dados de câmeras de evento pra deixar as capacidades de visão computacional mais avançadas.
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Uma abordagem nova melhora a confiabilidade em sistemas de resposta a perguntas.
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Esse estudo explora métodos eficazes para gerar dados sintéticos para treinamento de modelos de linguagem.
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Uma nova abordagem melhora a detecção de assinaturas genuínas em comparação com falsificações.
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NeuroMax melhora a eficiência e clareza da modelagem de tópicos com técnicas inovadoras.
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Uma nova abordagem melhora a precisão das previsões em análise de séries temporais.
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Analisando os efeitos dos métodos de poda no desempenho e na interpretabilidade do GoogLeNet.
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Um jeito de melhorar o desempenho do modelo, mesmo com rótulos de dados errados.
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Esse artigo explora o smooth boosting e suas vantagens no treinamento de modelos.
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Um novo método pra acelerar a saída do modelo de difusão sem perder qualidade.
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Um novo método melhora o aprendizado de comportamento caótico usando computação de reservatório.
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TE-PINN melhora a precisão na estimativa de orientação de robôs usando redes neurais e física.
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FlipClass oferece um novo método para melhorar a aprendizagem na Descoberta de Categoria Generalizada.
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Esse artigo explora a avaliação psicológica de modelos de linguagem e seu comportamento.
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Um método novo pra adaptar dados de séries temporais sem precisar de informações da fonte.
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Aprenda como as GNNs melhoram as previsões de Vida Útil Remanescente para equipamentos industriais.
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O sistema CIAI melhora a detecção de ruídos em imagens, aumentando a precisão do modelo de IA.
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O DuoGNN melhora a análise de grafos separando as interações dos nós pra um desempenho melhor.
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