Uma olhada na confiabilidade do aprendizado de máquina e das redes neurais profundas.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
Uma olhada na confiabilidade do aprendizado de máquina e das redes neurais profundas.
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Uma olhada na estrutura ProTIP para avaliar modelos de geração de imagem com IA.
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Um novo método pra avaliar a precisão das saídas de LLM usando dimensões intrínsecas locais.
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Desenvolvimentos recentes no Fator de Bayes melhoram a avaliação de modelos em estatística.
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A Melodia da Synthia ajuda os pesquisadores a testarem modelos de áudio com dados variados.
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Examinando o impacto da descalibração na resistência dos modelos de NLP a ataques adversariais.
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Um novo método melhora a robustez dos testes de modelos de linguagem priorizando a novidade.
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Analisando o treinamento adversarial para modelos de machine learning mais fortes contra ataques.
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Modelos de linguagem grandes enfrentam problemas em extrair com precisão as relações entre entidades.
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Esse artigo destaca os desafios relacionados à precisão na contagem em modelos de IA.
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NPHardEval4V avalia as capacidades de raciocínio de modelos de linguagem multimodais grandes.
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Um novo conjunto de dados pra avaliar as habilidades de planejamento de modelos de linguagem em tarefas do dia a dia.
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Introduzindo o hypervolume adversarial pra avaliar melhor o desempenho de modelos de deep learning.
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Esse trabalho analisa o desempenho de transformers simplificados em tarefas de previsão.
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Um novo benchmark avalia o aprendizado contínuo em modelos de linguagem multimodal.
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Um olhar sobre PAC-Bayes e seu impacto no desempenho do modelo.
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AVIBench testa os LVLMs pra garantir que eles aguentam instruções visuais desafiadoras.
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Este artigo analisa os pontos fortes e fracos do modelo VMamba.
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Um estudo comparando as explicações de modelos multilíngues e monolíngues e a fidelidade deles.
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Um novo método pra avaliar a novidade nas saídas de IA generativa.
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Explore vários modelos usados para classificação de dados e estimativa de incerteza.
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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.
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Esse artigo analisa como os dados influenciam a avaliação de modelos de NLP.
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O IsoBench avalia como os modelos lidam com texto e imagens pra identificar pontos fortes.
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Aprenda sobre ataques adversariais e seu impacto nos modelos de aprendizado de máquina.
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Um estudo comparando o desempenho de segurança de modelos de linguagem populares.
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Um framework pra avaliar como os dados de treino influenciam o comportamento do modelo de IA.
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Um novo parâmetro avalia como os modelos de linguagem entendem os significados das palavras e suas relações.
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Um método pra verificar a confiabilidade do modelo sem rótulos verdadeiros.
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Um estudo comparando métodos de Atribuição de Instância e Neurônio em modelos de linguagem.
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Explorando como o aprendizado por transferência impacta a eficácia do modelo em diferentes contextos de dados.
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Apresentando o método FB para uma avaliação melhor dos modelos na cosmologia.
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Um estudo revela problemas de excesso de confiança em modelos de linguagem e visão de IA.
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Esse artigo fala sobre como usar o early stopping pra melhorar a eficiência na seleção de modelos em machine learning.
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Explorando os benefícios e desafios das embeddings de variáveis compartilhadas em machine learning.
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Novas técnicas melhoram a confiabilidade e a simplicidade nos modelos de programação genética.
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Apresentando o AnyLoss, transformando métricas em funções de perda pra um treinamento de modelo melhor.
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Este artigo fala sobre novos métodos para explicar as decisões da IA em detecção de objetos.
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Uma olhada em como exemplos adversariais desafiam modelos de IA.
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Aprenda métodos chave para escolher parâmetros de ajuste na análise de dados pra fazer previsões melhores.
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