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Analisando as capacidades de contagem dos modelos de linguagem, sua estrutura e processos de aprendizagem.

Apresentando o S3, um método pra melhorar a análise de dados de séries temporais através de um rearranjo inteligente.

Aprendizado de máquina melhora a velocidade e a precisão de identificar doenças em plantas.

Uma nova abordagem melhora os modelos de linguagem ao focar nas preferências humanas na geração de texto.

Um novo método permite que os agentes sigam as regras de segurança em uma linguagem simples.

Um novo sistema que melhora a eficiência do aprendizado dos robôs usando feedback em vídeo e linguagem.

Um novo modelo pra tomar decisões melhores usando dados históricos.

Um novo método melhora a capacidade de gerar textos diversos com atributos específicos.

Esse artigo fala sobre os desafios do fine-tuning de poucos exemplos em modelos de difusão e soluções.

Novos métodos combatem ataques de backdoor em modelos de machine learning pra aumentar a segurança.

Nova abordagem melhora a performance de segmentação para classes conhecidas e desconhecidas.

Analisando o papel dos agentes LLM na resolução de problemas do dia a dia.

Um novo método chamado ADEPT melhora o aprendizado por reforço offline através de modelos adaptativos.

O Preference Flow Matching traz uma nova forma de alinhar os resultados da IA com as preferências dos usuários.

Uma olhada nos papéis da injetividade e sobrejetividade em redes ReLU.

Um novo método pra melhorar o seguimento de instruções de imagem em modelos multimodais.

Novos métodos melhoram modelos de VQA usando dados de treinamento existentes de forma eficiente.

Um método pra melhorar a otimização em espaços curvos com cálculos imprecisos.

Novos métodos melhoram a análise de algoritmos iterativos de primeira ordem pra um desempenho mais top.

Uma nova abordagem pra lidar com o desbalanceamento de classes usando SMOTE e Autoencoders Variacionais.

Um projeto investigando modelos de matéria escura e seus efeitos no desenvolvimento de galáxias.

Um novo método melhora o aprendizado em ambientes em sistemas de reforço visual.

Aprenda métodos chave para escolher parâmetros de ajuste na análise de dados pra fazer previsões melhores.

Uma nova abordagem pra aumentar a precisão da detecção em 3D em ambientes que mudam.

Uma nova estrutura melhora o treinamento em mamografia para uma educação em radiologia mais eficaz.

Apresentando uma abordagem inovadora pra identificar relações causais em documentos.

Analisando as respostas individuais aos tratamentos usando o Causal K-Means Clustering.

Apresentando o MaCoDE, um jeito de criar dados sintéticos de alta qualidade.

Uma nova abordagem melhora o desempenho do modelo com diferentes fontes de dados.

A LInK combina aprendizado de máquina com métodos tradicionais pra melhorar bastante o design de mecanismos.

PadFL melhora o compartilhamento de modelos e a eficiência em diferentes capacidades de dispositivos.

Novos métodos melhoram como os modelos de linguagem lidam com erros factuais ao longo do tempo.

Uma nova abordagem para aprendizado por reforço offline melhora o aprendizado de políticas usando modelos de difusão.

Esse artigo fala sobre usar modelos menores pra melhorar os dados de treinamento e ter um desempenho melhor.

Esse trabalho destaca os riscos de segurança em RL e apresenta os SleeperNets para ataques backdoor.

Uma nova abordagem pra gerar programas com base em imagens usando modelos neurais avançados.

Uma olhada no AIMC e DIMC para tarefas de machine learning.

Investigando como pequenos erros nos dados de treinamento melhoram o conteúdo gerado por IA.

Analisando algoritmos quânticos para médias geométricas de matrizes em aprendizado de máquina e informação quântica.

Esse artigo fala sobre um novo modelo simples pra gerar áudio a partir de imagens e vice-versa.