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O Slipstream agiliza os modelos de recomendação pulando atualizações desnecessárias.

Aprendizado ativo reduz os custos de rotulagem enquanto melhora o desempenho do modelo.

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Pesquisas mostram como a qualidade do contexto afeta o desempenho dos modelos de linguagem de IA.

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Um novo método melhora a precisão das previsões e a calibração no aprendizado semi-supervisionado.

Um novo modelo melhora a compreensão de vídeo através de técnicas de treinamento inovadoras.

O método ARSim melhora a qualidade dos dados para treinar carros autônomos usando objetos sintéticos.

Um novo método melhora o controle sobre os vieses na geração de imagens.

Um novo conjunto de dados ajuda os modelos de IR a se adaptarem a instruções complexas pra ter um desempenho melhor.

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Analisando técnicas de treinamento iniciais pra melhorar o desempenho de redes neurais em dados que ainda não foram vistos.

Um novo método melhora o uso de dados pra ter um desempenho melhor no modelo.

Caduceus melhora a modelagem genômica tocando nas complexidades do DNA.

Métodos inovadores têm como objetivo melhorar a imagem cerebral para pesquisa em saúde mental.

Uma olhada em como usar aprendizado ativo pra melhorar o desempenho de modelos generativos.

Um novo método melhora os modelos de linguagem através da integração de conhecimento.

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Um novo modelo melhora a detecção de fraude, reduzindo perdas e melhorando a segurança.

Combinando RADICAL-Pilot e Cylon pra uma gestão de dados eficiente em deep learning.

Esse estudo dá mais importância pra qualidade do que pra quantidade nos dados de treino pra geração de imagens.

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COPER simplifica a clusterização de múltiplas visões ao integrar aprendizado de representação e tarefas de clusterização.

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