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Novos métodos melhoram como as máquinas reconhecem emoções na fala.

Esse estudo analisa como modelos já treinados agrupam dados que ainda não foram vistos.

Um framework que personaliza estratégias de aprendizagem pra atender às necessidades diversas dos alunos.

Este artigo fala sobre como simular dados de clientes para acelerar o aprendizado federado.

Explorando os processos de autocorreção em modelos de linguagem e seus efeitos.

Essa pesquisa analisa a justiça dos modelos de aprendizado auto-supervisionado entre diferentes grupos demográficos.

Novos métodos em Aprendizado Federado melhoram a privacidade e o desempenho do modelo enquanto lidam com dados diversos.

Um novo método pra melhorar a otimização em sistemas incertos usando poucas tentativas.

O CADE otimiza redes neurais spiking pra melhorar performance e eficiência.

Um novo método junta aprendizado profundo com técnicas polinomiais pra melhorar as aproximações de função.

Descubra como os Transformers de Mente Estendida melhoram o manejo da memória em modelos de linguagem.

Esse estudo destaca a importância do Kernel Tangente Neural no treinamento de redes neurais.

Melhorando a precisão das previsões através de métodos inovadores de agregação de perda.

Este estudo foca em melhorar o aprendizado zero-shot através de descrições melhores de entidades e relações.

Esse artigo analisa como o planejamento de orçamentos afeta os modelos de DNC na resolução de problemas.

Apresentando um método rápido pra construir Árvores de Decisão ótimas usando técnicas inovadoras.

Aprenda como CME e compressão melhoram as previsões a partir de dados complexos.

Um novo método melhora a resolução de eventos ao combinar modelos de linguagem pra ter mais precisão.

Explorando como os LLMs usam raciocínio pra encarar tarefas complexas.

Esse trabalho mostra como vários fatores se influenciam mutuamente em sistemas complexos.

Novos métodos visam melhorar as habilidades de raciocínio em modelos de linguagem.

Uma nova abordagem combina técnicas bayesianas e tomada de decisão pra melhorar os resultados do planejamento.

Testes recentes mostram que os LLMs têm fraquezas em raciocínio simples, apesar de terem boas notas nos benchmarks.

Uma nova abordagem pra aumentar a resistência das GNNs contra barulho e ataques.

Um método para otimização eficiente sobre a manifold de Stiefel usando modelos de baixa dimensão.

Um novo método melhora a eficiência do treinamento de GNN usando Alinhamento Direto de Feedback.

Um novo método melhora a tomada de decisão em aprendizado por reforço por meio de previsões condicionais de ação.

Explore os desafios de privacidade causados por ataques de inferência em modelos de aprendizado de máquina.

Descubra como o MetaMixer transforma a eficiência e a adaptabilidade dos modelos.

Explore como matrizes aleatórias revelam insights sobre sistemas complexos em diversas áreas.

Zyda, um conjunto de dados com 1,3 trilhão de tokens, melhora o treinamento de modelos de linguagem.

O ajuste fino condicional ajuda os modelos de linguagem a reter conhecimento e reduzir viés durante o treinamento.

Pesquisas mostram como patches de gatilho influenciam a geração de imagens em modelos de difusão.

Um novo método pra ter uma visão melhor sobre as dinâmicas de treino de RNNs.

Pesquisas sobre perturbações sintéticas para melhorar mapas HD em carros autônomos.

Uma nova estrutura melhora a precisão das previsões e a privacidade dos dados no aprendizado federado.

DiffCut oferece uma abordagem nova para segmentação de imagem sem precisar de dados rotulados.

Uma nova abordagem para entender a similaridade de grafos usando informação mútua.

Esse artigo fala sobre como usar políticas simbólicas em sistemas de controle através de programação genética.

Pesquisas mostram como o aprendizado de máquina tá sendo usado pra estudar mutações em proteínas e as propriedades moleculares.