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Um novo conjunto de dados analisa informações enganosas nas respostas dos LLMs.

Um guia sobre previsão conformal e seu papel na estimativa de incerteza.

Modelos de linguagem melhoram o desempenho em tarefas na web usando técnicas de autoaperfeiçoamento.

O ROAST melhora a análise de sentimentos focando em resenhas inteiras.

A ETHER apresenta uma maneira econômica de ajustar grandes modelos de aprendizado de máquina.

Uma nova estrutura melhora as habilidades de modelos menores na programação de robôs.

Um desafio global destaca o aprendizado federado para classificação de densidade mamária.

Uma nova estrutura combina GNNs e LLMs pra melhorar as respostas a partir de gráficos de conhecimento.

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.

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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.

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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.

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