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A IA consegue aprender de forma eficiente com um único exemplo, melhorando a classificação de texto.

Usando LLMs pra criar um dataset gigante pra legendagem de música.

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Uma nova abordagem melhora os sistemas de recomendação sem precisar de dados de categoria explícitos.

Uma olhada no papel do operador Koopman na análise de sistemas complexos com dados limitados.

Um novo conjunto de dados destaca o papel da cultura na identificação de discurso de ódio.

Um guia simples sobre aproximações difusas e ásperas e suas aplicações.

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A SportsSloMo oferece vídeos esportivos de alta qualidade pra uma análise em câmera lenta melhorada.

Estudo mostra que linguagens de programação podem melhorar o desempenho umas das outras na geração de código.

Um novo modelo melhora as previsões em conjuntos de dados hierárquicos com dados faltando.

Mapas de transporte melhoram a amostragem de distribuições de probabilidade complexas em várias áreas.

Um novo método melhora a detecção de posição para modelos de linguagem menores usando conhecimento externo.

Apresentando uma estrutura organizada pra melhorar a escolha de modelos e o gerenciamento de erros.

Uma abordagem unificada melhora a análise musical ao integrar vários elementos estruturais.

Novas técnicas combinam dados de mapas e modelos generativos pra criar imagens de satélite realistas.

Uma abordagem semi-supervisionada dá um gás no reconhecimento automático de alvos SAR com dados rotulados limitados.

Apresentando uma estrutura pra avaliar o desempenho de LLM em tarefas de grafos de conhecimento.

Esse método melhora a eficiência e a precisão da classificação de dados em relação às técnicas tradicionais.

Um novo pacote simplifica a vinculação de registros usando modelos de transformadores para todos os níveis de habilidade.

Novo modelo cria imagens de tecido usando resumos de relatórios de especialistas.

Pesquisadores usam aprendizado de máquina pra analisar modelos de energia escura e melhorar os entendimentos cosmológicos.

ICDARTS melhora a eficiência e a estabilidade do design de redes neurais em machine learning.

Um novo método melhora a avaliação da IA com dados médicos naturalmente desafiadores.

Um olhar sobre como melhorar o aprendizado de máquina com o Agrupamento por Reciprocidade de Vizinhança.

Introduzindo métricas que levam em conta a dificuldade das tarefas nas avaliações de aprendizado contínuo.

Uma nova abordagem para lidar com dados incompletos em estudos de saúde e engenharia.

Novos métodos melhoram a detecção de padrões incomuns em várias áreas.

Aprenda a reunir as preferências dos usuários de forma eficaz pra dar recomendações melhores.

Novas abordagens em ciência dos materiais usam redes neurais pra prever o comportamento de materiais não lineares.

Melhorando a conclusão do Grafo de Conhecimento com técnicas avançadas de agregação de regras.

Usando dados reais e gerados pra melhorar o desempenho do modelo de QA.

Novas técnicas de modelagem melhoram as previsões em sistemas dinâmicos complexos.

Um novo framework tem o objetivo de melhorar a precisão das estimativas de tempo de computação em algoritmos evolutivos.

HQ-GNN melhora as recomendações enquanto reduz a memória e aumenta a velocidade.

Nosso método melhora a estimativa da pose do arremessador usando análise de vídeo pra reduzir o impacto do desfoque de movimento.

O Catálogo Unificado de Clusters melhora a pesquisa sobre quase 14.000 aglomerados estelares na Via Láctea.