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Um olhar sobre como a gente avalia a qualidade das previsões.

Este artigo analisa a diferença entre as habilidades gerativas e avaliativas dos modelos de IA.

Um olhar crítico sobre a efetividade dos modelos de volatilidade áspera nos mercados financeiros.

Examinando o impacto da Pós-Seleção na avaliação de modelos em aprendizado profundo.

Uma olhada na validação cruzada K-fold e sua eficácia na seleção de modelos.

Esse trabalho analisa as vantagens da atenção de múltiplas cabeças em relação à atenção de uma única cabeça em tarefas de aprendizado de máquina.

Uma nova estrutura ajuda a analisar explicações de modelos de linguagem grandes de forma eficaz.

Um novo modelo baseado em MLP melhora a precisão na previsão de séries temporais usando camadas de projeção aleatória.

Um estudo sobre regressão por kernel abordando overfitting e comportamentos da função kernel.

Uma olhada em como os VLMs combinam processamento de imagem e texto.

Uma olhada na importância do Coeficiente de Aprendizado Local em modelos de aprendizado de máquina.

Investigando como os métodos de tokenização afetam tarefas aritméticas em modelos de linguagem.

Este estudo destaca a importância da incerteza na avaliação de Modelos de Visão-Linguagem.

Uma olhada na confiabilidade do aprendizado de máquina e das redes neurais profundas.

Uma olhada na estrutura ProTIP para avaliar modelos de geração de imagem com IA.

Um novo método pra avaliar a precisão das saídas de LLM usando dimensões intrínsecas locais.

Desenvolvimentos recentes no Fator de Bayes melhoram a avaliação de modelos em estatística.

A Melodia da Synthia ajuda os pesquisadores a testarem modelos de áudio com dados variados.

Examinando o impacto da descalibração na resistência dos modelos de NLP a ataques adversariais.

Um novo método melhora a robustez dos testes de modelos de linguagem priorizando a novidade.

Analisando o treinamento adversarial para modelos de machine learning mais fortes contra ataques.

Modelos de linguagem grandes enfrentam problemas em extrair com precisão as relações entre entidades.

Esse artigo destaca os desafios relacionados à precisão na contagem em modelos de IA.

NPHardEval4V avalia as capacidades de raciocínio de modelos de linguagem multimodais grandes.

Um novo conjunto de dados pra avaliar as habilidades de planejamento de modelos de linguagem em tarefas do dia a dia.

Introduzindo o hypervolume adversarial pra avaliar melhor o desempenho de modelos de deep learning.

Esse trabalho analisa o desempenho de transformers simplificados em tarefas de previsão.

Um novo benchmark avalia o aprendizado contínuo em modelos de linguagem multimodal.

Um olhar sobre PAC-Bayes e seu impacto no desempenho do modelo.

AVIBench testa os LVLMs pra garantir que eles aguentam instruções visuais desafiadoras.

Este artigo analisa os pontos fortes e fracos do modelo VMamba.

Um estudo comparando as explicações de modelos multilíngues e monolíngues e a fidelidade deles.

Um novo método pra avaliar a novidade nas saídas de IA generativa.

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Um novo conjunto de dados tem como objetivo melhorar os modelos de detecção de discurso de ódio para a língua alemã.

Esse artigo analisa como os dados influenciam a avaliação de modelos de NLP.

O IsoBench avalia como os modelos lidam com texto e imagens pra identificar pontos fortes.

Aprenda sobre ataques adversariais e seu impacto nos modelos de aprendizado de máquina.

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Um framework pra avaliar como os dados de treino influenciam o comportamento do modelo de IA.