Nova ferramenta H-POPE melhora a precisão dos modelos de visão-linguagem.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
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Um estudo sobre as habilidades de diferentes modelos em Aprendizado em Contexto.
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Um novo framework identifica quando modelos multimodais usam dados de treinamento inadequados.
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Este artigo fala sobre a necessidade de transparência nos benchmarks de modelos de linguagem.
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Uma visão geral das forças e fraquezas dos Modelos de Visão-Linguagem de hoje.
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Um estudo completo comparando métodos para estimar intervalos de confiança em modelos de machine learning.
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Uma olhada nas redes de similaridade para melhorar a justiça em machine learning.
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Aprenda estratégias para melhorar o desempenho do modelo em conjuntos de dados desbalanceados.
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Um guia pra entender o desempenho de modelos de IA usando o framework FEET.
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Uma estrutura pra comparar modelos de previsão usando componentes principais.
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O RLInspect ajuda a analisar e melhorar modelos de aprendizado por reforço de forma eficaz.
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Analisando como modelos de IA lidam com texto e imagens juntos.
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Explorando como o tamanho do modelo afeta a performance na detecção OOD.
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Um novo método melhora a detecção de dados desconhecidos em modelos de aprendizado profundo.
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As tarefas de NLI ainda são relevantes para testar modelos de linguagem grandes?
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O framework ICER testa as medidas de segurança em modelos de texto para imagem de forma eficaz.
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Um estudo revela problemas de precisão em textos longos gerados por IA.
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Um estudo sobre como os modelos de linguagem conectam fatos sem pegadinhas.
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Uma olhada na adaptação de domínio, privacidade e aprendizado federado em ciência de dados.
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O ElectroVizQA testa a compreensão da IA sobre eletrônica digital com perguntas visuais e textuais.
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Novas métricas melhoram a compreensão dos Autoencoders Esparsos em redes neurais.
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Um novo método melhora a avaliação de modelos generativos com dados rotulados limitados.
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O Knowledge-CLIP melhora o alinhamento entre imagem e texto com estratégias de aprendizado avançadas.
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PANGAEA avalia modelos de fundação geoespaciais com conjuntos de dados e tarefas diversas.
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O DART-Eval avalia modelos de DNA pra entender melhor a regulação dos genes.
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Revolucionando a forma como avaliamos o desempenho de modelos de IA com flexibilidade e justiça.
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Pesquisadores revelam falhas em modelos de NLI usando técnicas adversariais.
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Aprenda como o pré-processamento de dados afeta as previsões em machine learning.
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Pesquisadores apresentam um método pra encontrar erros factuais em resumos de texto.
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Descubra como a junção de modelos pode melhorar a eficiência e a precisão do aprendizado de máquina.
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Aprenda como a modelagem bayesiana melhora a análise de dados e a tomada de decisões.
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Um olhar sobre como melhorar o aprendizado de máquina com técnicas de aprendizado semi-supervisionado.
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Investigando como as mudanças de ponto de vista afetam o reconhecimento de objetos em modelos de visão.
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