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Um novo método melhora a recuperação de documentos ao aprimorar as representações de consulta por meio de feedback.

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Uma nova abordagem pra melhorar a estabilidade e eficiência do treinamento em deep learning.

Um novo sistema permite que carros autônomos naveguem usando só informações visuais.

PGIC simplifica mudanças complexas de imagem usando modelos existentes de forma eficiente.

Novo método RAMiT melhora a qualidade da imagem com menos poder de computação.

Um novo modelo de três etapas melhora a precisão das respostas a perguntas usando texto e tabelas.

Saliency Diversified Deep Ensemble melhora a diversidade e o desempenho dos modelos em aprendizado profundo.

Um novo método de prompting melhora a resolução de problemas complexos em modelos de linguagem.

GELU tem vantagens em relação às funções de ativação tradicionais em redes neurais.

Examinando vulnerabilidades e estratégias de defesa em sistemas de aprendizado multitarefa contra ataques adversariais.

Uma nova abordagem integra duck typing, embeddings de caixa e gráficos de conhecimento para melhorar a recuperação de entidades.

Uma nova estrutura melhora a criação de dados de instrução para modelos de linguagem usando conhecimento não supervisionado.

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Um método pra melhorar as tarefas do modelo de linguagem prevendo as mudanças necessárias em vez de gerar textos inteiros.

Este artigo fala sobre como as máquinas analisam diagramas de reação para uma pesquisa melhor.

Analisando o desempenho da recuperação generativa em grandes conjuntos de dados de documentos.

A pesquisa analisa como interações locais podem simplificar sistemas complexos usando dados de imagem.

Investigando os efeitos da amostragem de dados nos modelos de previsão do tempo.

cNFs melhoram o alinhamento dos dados simulados com as observações do mundo real na ciência.

Pesquisas mostram que prompts em pseudo-código melhoram a eficiência e clareza dos modelos de linguagem.

Esse conjunto de dados ajuda os pesquisadores a encontrarem nomes de conjuntos de dados em artigos científicos.

Novo framework melhora os métodos de agrupamento pra previsões melhores na análise de dados.

Combinar técnicas de treino melhora o desempenho da IA em várias línguas.

Um novo conjunto de dados tem como objetivo resolver erros comuns de tradução automática, tipo alucinações e omissões.

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Uma nova abordagem melhora a legendagem de áudio gerando frases mais claras e variadas.

A Atenção de Auto-Reforço melhora a interpretabilidade do modelo enquanto mantém a precisão.

Uma nova abordagem pra estimar parâmetros de distribuição de valores extremos usando técnicas de deep learning.

Um olhar sobre modelagem de desempenho e seu papel em sistemas de aprendizado profundo.

Um novo método ajuda os credores a prever perdas de forma mais precisa no risco de crédito.

Aumentando a eficiência no Aprendizado Federado com estratégias de dispositivos que consideram riscos.

Um novo método reduz erros na poda de árvores com distribuições de dados mistos.

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Pesquisa sobre como prever tipos de células usando suas formas e tamanhos em imagens.