Uma nova perspectiva sobre como melhorar GNNs para estruturas de grafo complexas.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
Uma nova perspectiva sobre como melhorar GNNs para estruturas de grafo complexas.
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O FuseGen junta vários modelos pra ter dados sintéticos de melhor qualidade em machine learning.
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Dados sintéticos melhoram a precisão da detecção de posicionamento em discussões online.
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Um novo método pra melhorar a estabilidade e o desempenho do modelo em ambientes com poucos recursos.
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Explore regras de triagem fortes pra seleção rápida de características em conjuntos de dados complexos.
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Um novo método aprimora o compartilhamento de dados para um treinamento eficiente de GNN.
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Um novo método mistura imagens reais e sintéticas pra melhorar os modelos de aprendizado de máquina.
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PruningBench oferece um jeito padronizado de avaliar métodos de poda, melhorando a eficiência do modelo em aprendizado de máquina.
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Apresentando um modelo que melhora a precisão das previsões para dados de séries temporais.
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Um método pra melhorar os testes de hipótese na análise de agrupamentos.
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O SAFER melhora as previsões em grafos de conhecimento com exemplos limitados.
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Este estudo analisa como redes neurais equivariante melhoram o desempenho do RL Offline usando dados limitados.
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Um novo método melhora a confiabilidade das previsões usando várias visões de dados.
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Um novo sistema permite que os cientistas de dados revertam estados de sessão facilmente.
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Explorando o papel dos modelos de linguagem no processamento de dados estruturados.
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Uma nova estrutura melhora a compreensão do engajamento dos usuários e das relações em redes multiplex.
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DIPS resolve problemas de qualidade de dados na pseudo-rotulagem pra ter melhores resultados em machine learning.
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Novos modelos melhoram a precisão na previsão do uso do solo urbano e aprimoram o planejamento.
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Técnicas pra melhorar modelos de IA usando feedback de contrapartes menos capazes.
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DF40 oferece uma abordagem completa para melhorar os métodos de detecção de deepfake.
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Analisando a mistura de produtos distorcidos e métricas de Einstein em espaços curvados.
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O dataset MoreHopQA eleva o nível da IA em raciocínio para perguntas de múltiplas etapas.
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Explorando o papel da IA em melhorar o acesso à justiça através do raciocínio jurídico.
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PE-Rank melhora a eficiência de classificação de passagens com embeddings de passagem únicas.
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Estratégias para gerenciar problemas de desempenho durante o pré-treinamento contínuo de grandes modelos de linguagem.
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Como o ajuste fino afeta a habilidade dos modelos de linguagem de lembrar fatos com precisão.
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Um novo método combina aprendizado não supervisionado com otimização combinatória pra melhorar a tomada de decisões.
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Uma olhada detalhada na informação mútua de Sibson e suas aplicações multifacetadas.
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Um novo método pra melhorar o aprendizado de máquina usando exemplos subotimais e feedback humano.
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Este artigo analisa como LLMs podem gerar tabelas sintéticas de maneira eficaz, abordando desafios principais.
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Novas técnicas melhoram a análise de células individuais, aprimorando a compreensão da biologia e das doenças.
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Destacando a importância dos dados no treinamento de grandes modelos de linguagem.
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Um sistema que otimiza as previsões de machine learning através de cascatas de modelos.
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Novos métodos melhoram a precisão em reconhecer sons sobrepostos de diferentes fontes de áudio.
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Uma nova abordagem para seleção justa de dados em streams em tempo real.
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Um novo parâmetro melhora as previsões de longo prazo em sequências de eventos em várias indústrias.
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Novos modelos oferecem insights claros para previsões de texto sem precisar de muita rotulagem.
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Descubra como características aleatórias simplificam cálculos complexos em aprendizado de máquina.
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Uma nova abordagem melhora a capacidade dos sistemas KBQA de lidar com perguntas que não têm resposta.
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Uma nova abordagem melhora a resposta a perguntas ao dividir e gerar informações relevantes.
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