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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.

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Esse artigo fala sobre o papel das redes neurais na conexão entre as entropias de R enyi e von Neumann.

Este artigo fala sobre a importância das representações de frases em processamento de linguagem natural.

Novos conjuntos de dados ajudam a avaliar modelos de linguagem em línguas menos faladas.

Pesquisadores criam um método pra avaliar modelos Transformer na resolução de problemas matemáticos.

Um novo fuzzer melhora a segurança de aplicações web automatizando a detecção de vulnerabilidades.

Novas abordagens melhoram a precisão da segmentação com menos dados rotulados.

Um novo método melhora como os LLMs criam dados estruturados em grafo.

O UVOSAM mistura modelos de rastreamento e segmentação, melhorando a análise de vídeos sem anotações caras.

Estudo analisa como os usuários percebem robôs que aprendem continuamente a partir das interações.

Novos métodos melhoram a precisão na identificação de grupos de dados e relações.

Um novo método melhora a Atenção Multi-Cabeça pra ter mais eficiência e desempenho em tarefas de linguagem.

Descubra como o DISCS melhora o aprendizado não supervisionado para habilidades robóticas diversas.

Explore métodos pra melhorar soluções de equações lineares usando pré-condicionamento.

Explorando os desafios da aprendizagem ativa e suas implicações para a pesquisa.

Esse artigo fala sobre como melhorar a detecção de sequências sonoras no reconhecimento de áudio.

Modelos de linguagem baseados em energia mostram potencial pra melhorar a precisão do reconhecimento de voz.

Um novo método de aprendizado de máquina caracteriza pontos excepcionais em sistemas não-Hermitianos.

Um novo método melhora a adaptação de modelos de aprendizado de máquina em cenários sem rótulos.

Uma nova forma de resolver de maneira eficiente problemas de minimização quadrática em larga escala.

Descubra como o aprendizado ativo e a autoformação melhoram a eficiência dos modelos de linguagem.

Um novo método permite que robôs estimem a posição de objetos a partir de exemplos únicos.

Melhorando sistemas de memória artificial com novas redes Hopfield inspiradas na biologia.

Uma nova estrutura permite que modelos aprendam com gráficos usando técnicas de contexto.

Apresentando o iWarpGAN, um novo método para criar imagens de íris diversas e realistas.

Aprenda como explicações contrafactuais diversas esclarecem as decisões de aprendizado de máquina para os usuários.

Um novo método prevê os movimentos de veículos off-road de forma eficiente em condições difíceis.

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Um novo framework pra lidar com dados de imagem geométrica complexos em aprendizado de máquina.

Uma nova estrutura melhora a previsão de links e oferece explicações compreensíveis.

AuT-Few simplifica a criação de prompts, aumentando a eficiência do modelo de linguagem.

O Grad-Align+ melhora o alinhamento da rede sem precisar de informações adicionais.

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Um novo método combina aprendizado de máquina e representação de linguagem para descoberta de materiais.

Uma nova abordagem melhora o NER ao lidar com os desafios de rótulos crowdsourced.