Uma nova abordagem para lidar com dados incompletos e ruidosos na pesquisa.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
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Avaliar a inferência de linguagem natural pra combater discurso de ódio em várias línguas.
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Explorando a interseção dos avanços em computação quântica e aprendizado de máquina.
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Técnicas para melhorar a precisão das florestas aleatórias através de regularização pós-hoc.
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Aprendizado quântico junta mecânica quântica e aprendizado de máquina pra reformular sistemas de computação.
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Analisando como redes ligeiramente sobreparametrizadas melhoram os resultados do treinamento.
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Redes neurais oferecem novas maneiras de resolver equações de Poisson complexas em altas dimensões.
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Um novo sistema melhora a compreensão e confiança nos modelos de IA através de explicações melhores.
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Um novo framework melhora a previsão de CTR ao lidar com o viés de seleção de amostras.
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Uma olhada em como os espaços de Barron melhoram o desempenho de redes neurais em altas dimensões.
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GShot gera gráficos de alta qualidade a partir de dados de treinamento limitados usando técnicas de meta-aprendizagem.
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Uma nova abordagem pra combater o esquecimento catastrófico em modelos de aprendizado contínuo.
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O G-CAME melhora a compreensão das previsões de modelos de detecção de objetos através de mapas de saliência claros.
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Uma olhada no ColdNAS e seu impacto nos desafios de usuários em cold-start.
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Descubra como o aprendizado em contexto transforma as capacidades dos modelos de linguagem.
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Um conjunto de dados com 86 milhões de moléculas ajuda na pesquisa de descoberta de medicamentos e ciência dos materiais.
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AGRA melhora o treinamento de modelos lidando com rótulos barulhentos de forma dinâmica durante o processo de aprendizado.
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O ScoreCL melhora o aprendizado do modelo através de correspondência de pontuação adaptativa no aprendizado contrastivo.
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DASH oferece uma forma rápida e precisa de atribuir cargas parciais em moléculas.
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Uma visão geral de como autoencoders mascarados melhoram a compreensão de imagens através do aprendizado auto-supervisionado.
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Explorando como a amostragem influencia os resultados futuros em modelos de urna complexos.
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O Sparse Linear Centroid-Encoder simplifica a seleção de recursos para grandes conjuntos de dados.
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Melhorando o manuseio de pedidos raros em assistentes de voz através de aumento de dados.
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Um novo método melhora a avaliação para modelos de completude de Grafo de Conhecimento.
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Um novo método melhora o desempenho de machine learning usando gráficos de conhecimento em cenários de dados limitados.
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Novos métodos melhoram as defesas contra ataques adversariais em sistemas de aprendizado profundo.
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Explore como o ajuste de instruções melhora o desempenho do modelo de linguagem em várias tarefas.
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A ScienceBenchmark oferece um novo padrão para bases de dados científicas complexas.
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Uma olhada em como os modelos DETR estão mudando a detecção de objetos.
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Esse artigo apresenta um design modular pra melhorar a eficiência e adaptabilidade dos modelos de linguagem.
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Novo método melhora o reconhecimento de objetos em espaços 3D aproveitando modelos 2D existentes.
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Apresentando o SLCE, uma abordagem supervisionada pra deixar a visualização de dados mais clara.
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Um novo método foca no viés de gênero em modelos de linguagem enquanto minimiza o uso de dados.
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Novos métodos melhoram a velocidade de escaneamento de MRI e a qualidade das imagens usando máscaras de subamostragem personalizadas.
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Um novo método melhora a eficiência do aprendizado online para redes neurais usando aproximações de baixa classificação.
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Pesquisas mostram como GNNs conseguem se adaptar a diferentes tamanhos de grafo.
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O RD-Suite tem como objetivo padronizar a avaliação dos métodos de destilação de ranking pra uma comparação melhor.
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Entendendo modelos que juntam vários tipos de dados pra gerar resultados melhores.
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Um jeito de melhorar modelos menores pra ter mais confiabilidade e desempenho.
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Novos métodos aproveitam a identidade do falante pra melhorar o desempenho do reconhecimento de fala.
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