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Novo agente hierárquico melhora a manipulação robótica com mais precisão e aprendizado.

A pesquisa sobre elétrons emaranhados abre novos caminhos para tecnologias quânticas.

Explorando técnicas de preservação de privacidade em aprendizado de máquina e sua importância.

Um novo método pra editar modelos de forma eficiente com menos recursos.

Novo framework de treinamento melhora o aprendizado do modelo de linguagem através de dados estruturados.

SuperDiff permite a criação de novas famílias de supercondutores pra uma tecnologia melhor.

O TRAD melhora como os agentes selecionam e usam exemplos pra tomar decisões melhores.

Mipha combina compreensão visual e textual com modelos menores pra ter mais eficiência.

Uma nova abordagem simplifica o estudo do entrelaçamento quântico complexo.

Uma estrutura pra melhorar o UFLS em sistemas de energia modernos com energia renovável.

Aprenda como o aprendizado auto-supervisionado melhora os sistemas de recomendação ao lidar com as preferências dos usuários.

Uma nova abordagem pra melhorar a eficiência de inferência de CPU em modelos de aprendizado de máquina.

OmDet-Turbo melhora a detecção de objetos em tempo real com habilidades de vocabulário aberto.

O DiaLoc melhora a adivinhação de localização com atualizações de conversa em tempo real.

Nova abordagem melhora recomendações para itens em estoque limitado em plataformas C2C.

Novos métodos melhoram a velocidade e a eficiência do treino para grandes modelos de linguagem.

Novos métodos melhoram a habilidade da IA de esquecer dados enquanto mantém o desempenho.

Aprenda como o teste A/B molda as decisões de produtos na tecnologia.

Novos conjuntos de dados e benchmarks têm como objetivo melhorar a produção de código dos modelos de IA.

Essa pesquisa foca em otimizar o treinamento de modelos de linguagem e prever o desempenho deles no mundo real.

Novas técnicas melhoram a segurança dos testes para carros autônomos.

Um novo método melhora a modelagem do consumo de energia em data centers.

Apresentando uma estrutura pra melhorar a detecção de anomalias em sistemas de Aprendizado Federado.

PosSAM melhora a segmentação de imagens com capacidades de vocabulário aberto e técnicas inovadoras.

O CRLQAS melhora o design de circuitos quânticos em condições barulhentas usando aprendizado por reforço.

Um novo método melhora a precisão das probabilidades em modelos de linguagem sem precisar de dados extras.

O FeatUp melhora a resolução de características de imagem, aumentando o desempenho em tarefas de visão computacional.

KP-RED melhora a modelagem 3D usando pontos chave pra ter mais precisão e eficiência.

Um framework proposto melhora a segurança do aprendizado federado contra ataques adversariais.

Novas técnicas melhoram a precisão e a estabilidade dos relógios de rede óptica.

Um novo método melhora a conclusão de código reduzindo a recuperação de informações desnecessárias.

Um novo método pra melhorar a qualidade da imagem durante os testes de IA.

Um novo modelo melhora as respostas a consultas lógicas usando modelos de linguagem e gráficos de conhecimento.

Um novo método melhora a eficiência e a adaptabilidade do design de redes neurais em diferentes tarefas.

O R2SNet melhora a precisão de robôs móveis através do processamento de dados local.

O Larimar melhora modelos de linguagem grandes com atualizações de memória em tempo real.

Um novo método melhora o desempenho dos modelos de processamento de linguagem.

O Vid2Robot permite que robôs aprendam tarefas só de assistir vídeos.

Explorando novos modelos para uma análise de dados em grafo melhor.

Nova tecnologia permite que os usuários criem modelos 3D a partir de descrições em texto sem esforço.