Novo agente hierárquico melhora a manipulação robótica com mais precisão e aprendizado.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
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A pesquisa sobre elétrons emaranhados abre novos caminhos para tecnologias quânticas.
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Explorando técnicas de preservação de privacidade em aprendizado de máquina e sua importância.
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Um novo método pra editar modelos de forma eficiente com menos recursos.
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Novo framework de treinamento melhora o aprendizado do modelo de linguagem através de dados estruturados.
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SuperDiff permite a criação de novas famílias de supercondutores pra uma tecnologia melhor.
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O TRAD melhora como os agentes selecionam e usam exemplos pra tomar decisões melhores.
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Mipha combina compreensão visual e textual com modelos menores pra ter mais eficiência.
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Uma nova abordagem simplifica o estudo do entrelaçamento quântico complexo.
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Uma estrutura pra melhorar o UFLS em sistemas de energia modernos com energia renovável.
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Aprenda como o aprendizado auto-supervisionado melhora os sistemas de recomendação ao lidar com as preferências dos usuários.
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Uma nova abordagem pra melhorar a eficiência de inferência de CPU em modelos de aprendizado de máquina.
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OmDet-Turbo melhora a detecção de objetos em tempo real com habilidades de vocabulário aberto.
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O DiaLoc melhora a adivinhação de localização com atualizações de conversa em tempo real.
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Nova abordagem melhora recomendações para itens em estoque limitado em plataformas C2C.
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Novos métodos melhoram a velocidade e a eficiência do treino para grandes modelos de linguagem.
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Novos métodos melhoram a habilidade da IA de esquecer dados enquanto mantém o desempenho.
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Aprenda como o teste A/B molda as decisões de produtos na tecnologia.
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Novos conjuntos de dados e benchmarks têm como objetivo melhorar a produção de código dos modelos de IA.
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Essa pesquisa foca em otimizar o treinamento de modelos de linguagem e prever o desempenho deles no mundo real.
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Novas técnicas melhoram a segurança dos testes para carros autônomos.
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Um novo método melhora a modelagem do consumo de energia em data centers.
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Apresentando uma estrutura pra melhorar a detecção de anomalias em sistemas de Aprendizado Federado.
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PosSAM melhora a segmentação de imagens com capacidades de vocabulário aberto e técnicas inovadoras.
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O CRLQAS melhora o design de circuitos quânticos em condições barulhentas usando aprendizado por reforço.
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Um novo método melhora a precisão das probabilidades em modelos de linguagem sem precisar de dados extras.
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O FeatUp melhora a resolução de características de imagem, aumentando o desempenho em tarefas de visão computacional.
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KP-RED melhora a modelagem 3D usando pontos chave pra ter mais precisão e eficiência.
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Um framework proposto melhora a segurança do aprendizado federado contra ataques adversariais.
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Novas técnicas melhoram a precisão e a estabilidade dos relógios de rede óptica.
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Um novo método melhora a conclusão de código reduzindo a recuperação de informações desnecessárias.
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Um novo método pra melhorar a qualidade da imagem durante os testes de IA.
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Um novo modelo melhora as respostas a consultas lógicas usando modelos de linguagem e gráficos de conhecimento.
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Um novo método melhora a eficiência e a adaptabilidade do design de redes neurais em diferentes tarefas.
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O R2SNet melhora a precisão de robôs móveis através do processamento de dados local.
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O Larimar melhora modelos de linguagem grandes com atualizações de memória em tempo real.
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Um novo método melhora o desempenho dos modelos de processamento de linguagem.
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O Vid2Robot permite que robôs aprendam tarefas só de assistir vídeos.
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Explorando novos modelos para uma análise de dados em grafo melhor.
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Nova tecnologia permite que os usuários criem modelos 3D a partir de descrições em texto sem esforço.
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