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Novos métodos em IA aumentam a precisão e a confiança nos diagnósticos médicos.

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Como a seleção dos dados de treinamento influencia as previsões dos modelos de linguagem de proteínas.

Um novo padrão para avaliar métodos de aprendizado de grafos que lidam com heterofilia e heterogeneidade.

Um novo método melhora a tomada de decisões em agentes com dados limitados.

Este estudo revela como os LLMs evoluem suas capacidades durante o treinamento.

Explorando o impacto do pré-treinamento DINO na performance e adaptabilidade de veículos autônomos.

Uma nova abordagem melhora a eficiência do aprendizado contínuo em dispositivos com recursos limitados.

Um novo método combina previsões Bayesianas e copulas em videira para melhorar a análise de dados.

Um novo método para segmentação de imagem eficiente usando técnicas de aprendizado autossupervisionado.

Um novo método melhora previsões em sistemas complexos usando aprendizado profundo e processos gaussianos.

Aumentar os dados melhora a precisão da avaliação de vulnerabilidades de software em meio ao desequilíbrio de dados.

Melhorando as experiências dos usuários online através de uma análise de comportamento eficaz.

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Esse artigo fala sobre como usar Aprendizado por Reforço pra reduzir viés em tarefas de classificação.

Um olhar sobre a comparação entre redes neurais quânticas e clássicas.

Usando modelos de linguagem pra melhorar tarefas em línguas sub-representadas através da geração de dados.

Explorando novos algoritmos para classificação multiclasse com feedback limitado.

Uma estrutura pra avaliar as habilidades dos LLMs em tarefas relacionadas a dados com interpretadores de código.

Um novo modelo melhora o raciocínio indutivo em grafos de conhecimento usando várias entidades iniciais.

BinaryAlign melhora a precisão do alinhamento de palavras tanto para línguas com muitos recursos quanto para as que têm poucos.

Nova abordagem melhora a precisão de imagens médicas usando dados não rotulados e técnicas de auto-supervisão.

Um novo método avalia associações de dados enganosas em modelos de aprendizado de máquina.

Um novo método permite que modelos de linguagem gerem seus próprios dados de treinamento pra ter um desempenho melhor.

Siamese-PTM melhora a recrutamento de pacientes para testes clínicos usando aprendizado profundo.

CDFL melhora o reconhecimento de atividades humanas enquanto garante privacidade de dados e eficiência.

Explorando como a sondagem em contexto e as funções de influência melhoram a seleção de dados para modelos.

Uma nova abordagem ajuda os modelos a se adaptarem a ambientes de dados imprevisíveis de forma eficaz.

CQE melhora as previsões de tempo de visualização de vídeos e o engajamento dos usuários nas plataformas online.

Analisando como melhorar a certeza nas previsões de IA através da perda conflitante.

A teoria de controle melhora os métodos de otimização pra performance dos sistemas em várias áreas.

Novos métodos enfrentam desafios em aprendizado de máquina pra melhorar o desempenho.

MolTRES melhora a previsão química ao integrar conhecimento e métodos de treinamento inovadores.

O aprendizado de máquina melhora a previsão dos coeficientes de atividade em misturas químicas.

Um novo método melhora a modelagem de dados em áreas com informações limitadas.

O Dartboard melhora a recuperação em modelos de linguagem ao maximizar as informações relevantes.

Combine dados rotulados e não rotulados pra melhorar a precisão do modelo.

A destilação de representação relacional melhora a eficiência e a precisão do modelo na transferência de conhecimento.

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Dados e machine learning estão mudando a forma como os cientistas descobrem novos materiais.