Analisando incerteza através de modelos probabilísticos em várias áreas.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
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Analisando métodos pra reduzir a diferença entre duas funções submodulares na otimização.
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Este artigo discute os desafios e as oportunidades dos LLMs de código aberto na manipulação de ferramentas.
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O framework AD-NEv melhora a detecção de anomalias com abordagens inovadoras.
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BMC ajuda a aprender de forma eficiente em várias tarefas enquanto mantém o conhecimento passado.
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FairDP oferece uma solução pra garantir privacidade e justiça em sistemas de aprendizado de máquina.
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Um método pra melhorar modelos de classificação de texto contra mudanças adversariais.
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Este estudo analisa o quanto os modelos de linguagem conseguem entender advérbios escalares.
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NODDLE junta node2vec e deep learning pra melhorar a precisão na previsão de links.
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Uma nova abordagem melhora os sistemas de recomendação através de técnicas eficazes de amostragem negativa.
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Uma olhada completa nos diferentes métricas de avaliação para métodos de XAI.
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Robôs aprendem tarefas complexas mais rápido usando imitação e técnicas de planejamento avançadas.
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Um novo método melhora o desempenho do modelo em meio a mudanças nas condições de dados.
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Novo método melhora modelos de reconhecimento de fala enquanto reduz a perda de conhecimento.
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Um novo método melhora a legendagem de imagens através de representações de imagem diversas.
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Esse método melhora os dados de treino usando descrições em linguagem pra gerar variações de imagem.
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Um novo método para a IA aprender continuamente sem esquecer as tarefas anteriores.
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Um novo conjunto de dados enfrenta desafios no reconhecimento de escrita à mão com mais de 1,8 milhão de amostras.
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Analisando como modelos de IA podem refletir preconceitos sociais em consultas de banco de dados.
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Este artigo analisa estratégias para gerenciar o aprendizado de idiomas sem perder o conhecimento anterior.
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Aproveitar semelhanças superficiais melhora muito o desempenho do modelo de linguagem.
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Este artigo analisa o colapso de características em aprendizado de máquina e suas implicações.
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Explorando o impacto da dependência de dados no desempenho da regressão linear.
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Usando SAM pra mapear de forma eficiente as formas de relevo de Marte.
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Pesquisadores desenvolvem um método usando aprendizado de máquina pra prever com precisão as propriedades moleculares.
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Um novo framework combina design modular com aprendizado por reforço para correção de erros quânticos.
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Uma nova ferramenta acelera a estimativa de parâmetros cosmológicos usando aprendizado de máquina.
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Essa pesquisa analisa como os modelos de ML no Hugging Face relatam as emissões de carbono.
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Usando GNNs pra analisar a geometria de 3-manifolds encanados.
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Um novo método pra resumir debates de forma eficaz através da Análise de Pontos Chave.
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Um novo método melhora a eficiência na evolução do tempo imaginário quântico usando técnicas estocásticas.
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Uma olhada em como monitorar a justiça nas decisões algorítmicas.
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Uma olhada nos métodos de regularização que melhoram a estabilidade na análise de dados.
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Apresentando um método eficiente para transferir conhecimento em modelos de aprendizado de máquina.
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Apresentando um novo método pra detectar anomalias em imagens usando difusão de desruído.
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Essa pesquisa sugere otimizar neurônios individuais pra melhorar a performance da IA.
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Uma olhada no erro de generalização e sua importância em algoritmos de aprendizado.
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A pesquisa melhora as respostas das máquinas em conversas pessoais contínuas.
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Pesquisas mostram fatores chave na influência da análise de logs na precisão da detecção de anomalias.
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CKGC-CKD melhora a Completação de Grafos de Conhecimento aproveitando múltiplos GCs e alinhamentos iniciais.
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