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Novo método melhora a modelagem de sistemas físicos apesar de medições barulhentas.

Apresentando Aprendizado Inclusivo a partir do Feedback Humano para melhorar modelos de linguagem.

Este artigo fala sobre como melhorar o desempenho de modelos multilíngues com métodos de ajuste fino mais eficazes.

O PS-FedGAN melhora a privacidade e a eficiência no aprendizado federado compartilhando o mínimo de dados.

Este estudo explora como melhorar a eficiência das turbinas eólicas usando métodos avançados de controle de guinada.

Uma nova estrutura gera explicações pra melhorar o desempenho do modelo de linguagem sem esforço humano.

O Aprendizado Federado melhora o treinamento de modelos enquanto mantém os dados dos usuários privados.

O CARD oferece soluções pra melhorar a precisão nas previsões de séries temporais.

Melhorando a justiça em sistemas de recomendação com novos modelos e técnicas.

Uma abordagem estruturada pra melhorar a classificação de entidades em texto usando ontologias.

Um método pra melhorar a eficiência da representação de características em sistemas de aprendizado de máquina.

Este artigo fala sobre um novo algoritmo para cooperação eficaz entre múltiplos agentes.

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Um novo método melhora as previsões para gráficos grandes enquanto reduz o uso de memória.

Reetiquetagem aleatória é um jeito rápido de remover dados em aprendizado de máquina.

LEOShot permite processar dados de satélite mais rápido, sem perder a privacidade.

Uma nova abordagem melhora o raciocínio lógico em IA ao juntar LLMs e resolutores simbólicos.

Este artigo explora aplicações de redes neurais em variedades matriciais complexas usando espaços de girovetores.

Redes de ponteiros melhoram os modelos de linguagem ao resolver problemas de softmax.

Este artigo explora a importância de soluções esparsas em problemas de complementaridade de tensores.

Um novo método melhora a habilidade dos modelos de linguagem de aprender continuamente.

Estudo mostra que CNNs conseguem criar combinações de palavras a partir de dados de fala bruta.

Um método pra ajudar as máquinas a aprender novas tarefas sem esquecer as antigas.

Um método novo melhora a detecção de outliers locais ao considerar relacionamentos espaciais.

Um novo método combina exploração e incerteza pra melhorar o aprendizado robótico.

Esse artigo apresenta um algoritmo off-policy pra otimização de recompensa média em ambientes contínuos.

Analisando como a entropia afeta os modelos em diferentes cenários de dados.

Este artigo apresenta um método para sistemas de IA explicarem decisões de forma mais eficaz para os humanos.

Pesquisas mostram melhorias em tokenizadores visuais pra uma melhor compreensão de imagens.

Otimize o treinamento de machine learning ajustando os tamanhos dos lotes com base no desempenho do servidor.

Esse estudo avalia como corrupções aleatórias melhoram o desempenho dos modelos de classificação de imagens.

Novos métodos melhoram a precisão das respostas em sistemas de diálogo baseados em documentos.

Pesquisas mostram os avanços na compreensão e processamento de linguagem por meio de vários métodos e conjuntos de dados.

Um olhar sobre como os modelos de linguagem avaliam e categorizar palavras.

LogiCoT melhora o raciocínio lógico dos modelos de linguagem através de tarefas estruturadas.

Usando consultas pra expor preconceitos de gênero em modelos de linguagem.

Uma nova abordagem para o aprendizado de IA inspirada nos processos de pensamento humano.

A PLiX usa aprendizado de poucos exemplos pra melhorar o reconhecimento de voz em várias línguas.

Um novo framework semi-supervisionado melhora as previsões para propriedades de grafos sub-representadas.

Esse estudo analisa a justiça no aprendizado multitarefa usando dados demográficos de tarefas relacionadas.