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O MoMa melhora a eficiência em processar imagens e texto junto.

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Novos métodos buscam melhorar a velocidade e a eficiência dos modelos de deep learning.

Um jeito de criar respostas empáticas de qualidade usando geração de dados automatizada.

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Uma nova abordagem usando hipergrafos melhora as previsões das trajetórias de agentes em vários ambientes.

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Um novo método ajuda a classificar imagens do coração sem perder o conhecimento anterior.

Um novo modelo melhora a extração de sentimentos de avaliações, lidando com sobreposições de categorias.

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Um novo método melhora o reconhecimento de atividades humanas usando dados de esqueleto.

Apresentando uma abordagem auto-supervisionada pra treinar modelos bi-encoder de forma eficiente.

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MaskUno melhora a precisão na segmentação de instâncias com processamento de classe independente.

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Uma nova abordagem para resolução de co-referência que equilibra desempenho e uso de recursos.

O CCA Merge melhora a performance do modelo ao juntar de forma eficaz características únicas de diferentes modelos.

RagLLaVA melhora modelos multimodais, aumentando a precisão em tarefas de dados complexos.

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Dois métodos melhoram a forma como os modelos analisam imagens médicas pra um diagnóstico melhor.

Um novo método melhora o aprendizado multifuncional em modelos de linguagem ao compartilhar conhecimento.

DP-BloGS melhora a privacidade dos dados em aprendizado de máquina, mantendo o desempenho.

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Robôs melhoram o desempenho nas tarefas aprendendo com experiências novas e recompensas internas.