O PPLR melhora a privacidade enquanto aperfeiçoa a eficiência do sistema de recomendação.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
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O conjunto de dados TOAD melhora a comunicação do assistente virtual pra interações com os usuários ficarem melhores.
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Esse artigo destaca defeitos na documentação e oferece soluções pra melhorar a precisão.
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Esse artigo fala sobre um jeito de melhorar os LLMs usando feedback verbal sem generalizar demais.
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O RAG-Driver aumenta a confiança em carros autônomos com explicações de decisões mais claras.
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O SPAR melhora as recomendações personalizadas analisando longas histórias de engajamento dos usuários.
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Um novo framework busca melhorar a gestão de taxas de transação nas redes de blockchain.
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Uma análise das qualidades e desafios das explicações de modelos de linguagem.
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Explorando o papel do deep learning no controle de energia eficiente para redes 6G.
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Um novo framework cria modelos de IA personalizados de forma rápida e fácil.
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Explorando métodos pra melhorar o desempenho em tarefas de programação em modelos de linguagem usando dados.
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Uma nova abordagem melhora as recomendações usando filtragem colaborativa e aprendizado contrastivo.
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Uma nova abordagem pra deixar as mensagens de erro de tipo mais claras pros programadores.
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Este estudo examina técnicas de rotulagem de limites pra melhorar a clareza em ilustrações.
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A Nyx simplifica o planejamento de IA, tornando tudo mais flexível e fácil de usar pra várias aplicações.
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Uma análise dos sistemas de recomendação e como melhorar a eficácia deles.
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Um novo modelo melhora as avaliações de sistemas de diálogo com técnicas de simulação de usuários aprimoradas.
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Esse artigo explora como a IA molda a geração de ideias e os sentimentos dos usuários.
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Um novo método melhora as capacidades de raciocínio em Modelos de Linguagem Grande.
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A BIRCO atende às necessidades complexas dos usuários em sistemas de recuperação de informações.
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Analisando como os sistemas de recomendação equilibram as preferências dos usuários e os objetivos de longo prazo.
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Analisando como o comportamento dos usuários afeta o desempenho do sistema de recomendação.
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O EventFormer melhora a busca por momentos em vídeos usando métodos focados em eventos.
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Um novo método melhora os LLMs ao integrar insights sobre o comportamento do usuário.
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Esse método usa uma abordagem bayesiana pra prever com precisão as atividades dos usuários em testes online.
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A SeePrivacy quer simplificar como os usuários lidam com políticas de privacidade.
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Um novo método garante que os itens sejam exibidos de forma justa em sistemas de recomendação.
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Um novo padrão quer melhorar como as ferramentas de busca entendem as necessidades dos usuários.
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Uma olhada em como melhorar sistemas de recomendação para justiça e satisfação do usuário.
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