Este artigo analisa métodos para testar modelos de linguagem em relação a preconceitos.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
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Este estudo melhora a classificação de imagens de patentes usando técnicas avançadas de aprendizado profundo.
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Um novo método melhora a análise de grandes conjuntos de dados em sistemas complexos.
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Ajustar a máscara melhora a capacidade dos modelos de linguagem de se adaptar a novos exemplos.
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A LightPath oferece uma abordagem escalável e eficiente pra representação de caminhos em transporte inteligente.
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Uma visão geral dos LLMs, abordando suas aplicações e principais desafios.
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Um novo método melhora o desempenho dos modelos de linguagem com menos dados de treinamento.
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Combinar física com aprendizado de máquina melhora a precisão e eficiência dos modelos em várias áreas.
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O modelo FEML melhora as previsões com dados limitados usando transferência de conhecimento.
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Novo método de deep learning melhora previsões de tremores de terra para alertas rápidos.
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Um novo método melhora a precisão da segmentação de imagens na saúde.
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Escolher os dados certos é fundamental pra prever com precisão o comportamento dos oceanos.
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Uma nova abordagem pra lidar com a incerteza em modelos de aprendizado profundo.
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Um novo método melhora como os modelos de linguagem avaliam sua confiança nas previsões.
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Um framework melhora modelos de linguagem para um reconhecimento melhor de entidades médicas.
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Uma nova abordagem combina linguagem e aprendizado auto-supervisionado para melhorar a análise de vídeos.
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Explorando como redes neurais multiplicativas melhoram a modelagem polinomial para simulações de engenharia.
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Uma nova abordagem pra lidar com vulnerabilidades em classificadores mistos.
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Um método que melhora o aprendizado de máquina para imagens médicas com menos dados.
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Abordando o impacto de amostras difíceis e rótulos barulhentos em modelos de aprendizado de máquina.
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Uma nova abordagem melhora a estimativa de profundidade com dados de treinamento diversos.
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A diversidade no design de IA é super importante pra evitar viés e promover a justiça.
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Um olhar sobre a importância da confiabilidade em sistemas de ML em diversas áreas.
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Este artigo apresenta um modelo pra melhorar o engajamento do usuário através de preferências em evolução.
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Esse artigo apresenta um método pra conseguir múltiplos conjuntos de características pra modelagem preditiva.
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Este artigo fala sobre preconceito em aprendizado de máquina e os impactos disso em grupos minoritários.
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Um novo conjunto de dados ajuda a identificar textos editados por IA em resumos acadêmicos.
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As atualizações do IWA melhoram o desempenho do algoritmo fazendo ajustes pequenos com base na importância da tarefa.
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A PathOmics junta dados de patologia e genômica pra melhorar as previsões de sobrevida do câncer de cólon.
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O ROAD usa aprendizado de máquina pra identificar anomalias de dados na radioastronomia.
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Um novo método melhora a aumento de dados para classificação de imagens histopatológicas.
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Uma olhada em como a previsão conformal se sai sob condições desafiadoras.
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OMIGA melhora o aprendizado offline de múltiplos agentes ao integrar estratégias de aprendizado globais e locais.
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Novos métodos oferecem soluções para desafios complexos de otimização em deep learning.
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Um guia para escolher as principais características para melhorar o desempenho do IDS.
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Explorando métodos pra aprender sobre poliedros através de hipersuperfícies.
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Novos métodos criam modelos digitais realistas para testar dispositivos médicos de forma mais segura.
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O DEFTri automatiza a triagem de defeitos, melhorando a atribuição de problemas de software e a eficiência.
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Essa pesquisa melhora os métodos de estimativa pra entender redes complexas.
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Um novo método melhora o reconhecimento do estado de objetos usando grafos de conhecimento.
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