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Este artigo analisa métodos para melhorar modelos de linguagem para línguas diversas.

Este estudo analisa como modelos de deep learning interpretam lógica em diagramas usando ilusões visuais.

Novo modelo melhora a resolução de co-referência através de dados multilíngues paralelos.

Uma nova abordagem pra melhorar a detecção de anomalias usando k-Vizinhos mais próximos de Vizinhos.

Um novo método usa aprendizado de máquina pra classificar supernovas rapidinho.

O CardIndex combina indexação e estimativa de cardinalidade pra lidar com dados de forma mais rápida e eficiente nos recursos.

Um novo método usa aprendizado de máquina pra aumentar a eficiência na pesquisa de dinâmica de fluidos.

Uma nova abordagem reduz o tempo e os recursos de processamento de documentos para modelos de linguagem.

Caterpillar é uma nova arquitetura MLP pra captar detalhes locais de imagem.

Esse artigo apresenta ferramentas pra interpretar o treinamento de códigos de correção de erro.

Um olhar sobre como a privacidade diferencial protege as informações individuais na análise de dados.

Uma nova abordagem para rodar modelos X3D em FPGAs para análise de vídeo eficiente.

Esse artigo discute métodos pra melhorar a eficiência da comunicação no aprendizado dividido enquanto mantém o desempenho do modelo.

Um framework pra melhorar modelos generativos usando modelos de difusão pré-treinados.

Esse artigo analisa como detectar imprecisões em referências geradas por modelos de linguagem.

Uma nova abordagem integra métodos de kernel com aprendizado profundo pra um desempenho melhor.

A pesquisa desenvolve uma coleção de frases para identificar subjetividade nas notícias.

Um novo método melhora modelos de visão-linguagem com feedback em tempo real pra ter um desempenho melhor.

Uma nova abordagem melhora os modelos de linguagem otimizando diretamente para as preferências humanas.

Pesquisas mostram como os cérebros simulam eventos futuros usando modelos complexos.

DeepVAT melhora a avaliação de clustering em conjuntos de dados de imagem complexos usando aprendizado auto-supervisionado.

Uma nova abordagem de modelo para melhores previsões de dados usando Famílias Neurais Quadradas.

O BioCLIP junta sequências e estruturas de proteínas pra entender melhor.

Explorando caminhadas aleatórias auto-repelentes pra melhorar a eficiência de amostragem em sistemas complexos.

O LayoutMask melhora a interação com texto e layout pra uma compreensão melhor dos documentos.

Uma olhada em métricas de classificação ponderadas e perdas orientadas a pontuação em redes neurais.

Uma nova abordagem de computação que prioriza a economia de energia em vez da precisão rigorosa.

Um novo modelo melhora a precisão na previsão das condições de trânsito.

Essa pesquisa foca em usar palavras-chave pra melhorar as respostas dos modelos de linguagem.

Um novo método pra treinar grafos de conhecimento temporais sem esquecer informações passadas.

Um olhar sobre otimização convexa diferencialmente privada para proteção de dados em aprendizado de máquina.

Novos métodos aumentam a eficiência na análise de grandes tensores com algoritmos randomizados.

Um novo modelo aumenta as pontuações de confiança em sistemas de reconhecimento de fala.

Uma nova abordagem pra melhorar a geração de grafos de cena pra uma melhor compreensão visual.

A UMD oferece uma nova forma de identificar ataques backdoor complexos de maneira eficaz.

Pesquisas mostram maneiras melhores de atribuir relatórios de bugs aos desenvolvedores.

Geradores de Boltzmann oferecem novas perspectivas sobre sistemas complexos e transições de fase.

Esse artigo fala sobre o papel dos modelos de Equilíbrio Profundo no aprendizado federado.

Combinando reescrita de grafos com GNNs pra análise de dados dinâmicos.

Explorando o Modelo de Recursos Profundos Sem Restrições e seu impacto nas redes neurais.