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Analisa questões de consistência em modelos de linguagem grandes e suas implicações.

Um método pra identificar erros em modelos de machine learning usando conjuntos de atenção.

Uma nova abordagem usa índices de agrupamento para uma seleção de modelo mais rápida em ciência de dados.

Um olhar sobre como prever o desempenho de grandes modelos de linguagem.

Este estudo avalia como os modelos de linguagem usam o conhecimento aprendido em tarefas práticas.

Novos métodos melhoram modelos de difusão para uma melhor correspondência entre imagem e texto.

Analisando limitações e correções em funções de influência pra melhorar o desempenho do modelo.

Uma olhada na justiça e no viés em modelos para detectar comentários tóxicos online.

Uma nova estrutura melhora a avaliação de modelos de PLN contra ataques adversariais.

Um olhar sobre como o overfitting benigno pode beneficiar modelos de aprendizado de máquina.

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Analisando como o tamanho da amostra e o ruído afetam a precisão da regressão logística.

Novo método otimiza hiperparâmetros equilibrando múltiplos objetivos em aprendizado de máquina.

Analisando como o aprendizado auto-supervisionado lida com dados de entrada incompletos.

Uma olhada em como a Estimação Cross-Tail melhora a avaliação de risco na avaliação de modelos.

O RD-Suite tem como objetivo padronizar a avaliação dos métodos de destilação de ranking pra uma comparação melhor.

Uma forma clara de comparar modelos de machine learning de maneira efetiva.

Um novo modelo reduz a superconfiança nas previsões, garantindo aplicações mais seguras.

Um novo método melhora os modelos de aprendizado de máquina pra lidar com classes desconhecidas durante os testes.

Um estudo sobre o desempenho de Modelos de Fundação Visuais sob distorções do mundo real em tarefas de segmentação.

Esse artigo fala sobre como medir a influência do treinamento de imagens.

Uma nova maneira de detectar e explicar inconsistências factuais em textos.

Usando modelos pré-treinados diversos pra melhorar a generalização em machine learning.

Investigando como os modelos de linguagem processam e atribuem interações de características para melhorar o desempenho.

Esse artigo analisa as vulnerabilidades em modelos de segmentação semântica e propõe soluções.

Um novo método pra identificar dados OOD em modelos de aprendizado de máquina.

Esse artigo fala sobre como usar modelos de linguagem pra melhorar as previsões de dados tabulares.

Entendendo a importância e as estratégias para lidar com dados ausentes em machine learning.

Pesquisa sobre como prever a necessidade de dados rotulados para um desempenho eficaz de modelos em PLN.

Um novo método melhora a precisão de respostas a perguntas de múltiplas etapas usando gráficos de raciocínio local.

O treinamento adversarial melhora a robustez e a interpretabilidade dos modelos de visão computacional.

Explore como a suavidade impacta o desempenho do modelo em dados não vistos.

Uma olhada em medir a habilidade dos modelos de linguagem em seguir instruções dos usuários.

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Avaliando as habilidades dos modelos em tarefas de reconhecimento e localização de ações em vídeos.

NatLogAttack melhora os testes adversariais de modelos de linguagem usando lógica natural.

Uma nova abordagem simplifica ataques à privacidade em modelos de aprendizado de máquina.

Este artigo fala sobre o papel dos ensembles em melhorar previsões de dados em várias etapas.