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Um novo método melhora o desempenho dos LLMs em textos longos sem perder precisão.

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APTP melhora modelos de texto-para-imagem pra mais eficiência e qualidade.

O Self-MoE cria especialistas especializados pra melhorar o desempenho do modelo de linguagem.

O Refiner melhora as respostas do modelo de linguagem reestruturando as informações recuperadas.

Um novo método pra entender como modelos de áudio fazem previsões.

LDMeta melhora a privacidade e a eficiência nos métodos de aprendizado distribuído.

A APPL facilita o desenvolvimento com grandes modelos de linguagem usando uma sintaxe intuitiva, parecida com Python.

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O FuseGen junta vários modelos pra ter dados sintéticos de melhor qualidade em machine learning.

O ROVER simplifica o design RTL automatizando processos de otimização complexos.

O FoRAG tem como objetivo melhorar a precisão das respostas e a estrutura lógica em respostas longas.

Este artigo analisa como LLMs podem gerar tabelas sintéticas de maneira eficaz, abordando desafios principais.

Novas técnicas melhoram a análise de células individuais, aprimorando a compreensão da biologia e das doenças.

SeCTIS permite o compartilhamento seguro de inteligência sobre ameaças cibernéticas, mantendo a privacidade e a qualidade dos dados.

Altermagnéticos mostram potencial para spintrônica por causa de comportamentos únicos de magnons e efeitos de temperatura.

Apresentando uma abordagem baseada em padrões pra melhorar a eficiência dos testes de memória quântica.

Um novo método pra melhorar a qualidade da imagem rapidinho usando modelos treinados.

Cientistas usam metasuperfícies pra controlar de forma eficiente o comportamento dos excítons com luz.

Explorando o futuro da transmissão de dados com chaveamento por deslocamento de fase de super amplitude.

Um novo framework melhora como os grandes modelos de linguagem podem funcionar em dispositivos de borda.

INDICT melhora a segurança e a utilidade do código usando análise de crítica dupla.

O MIGU melhora o aprendizado contínuo em modelos de linguagem sem precisar de dados antigos.

Esse artigo fala sobre estratégias pra uma gestão de colateral eficiente em sistemas de blockchain de camada dois.

LoTA oferece uma abordagem mais inteligente para adaptar modelos de linguagem para várias tarefas.

Novos dispositivos melhoram a transmissão de dados em condições turbulentas.

O método Grass melhora o uso de memória para treinar modelos de linguagem grandes.

Um novo método aprimora a precisão na resposta a perguntas para modelos de linguagem black-box.

Um novo sistema melhora o treinamento de grandes modelos de linguagem com longas sequências.

Um novo framework aumenta a eficiência da gestão de inventário usando técnicas de aprendizado por reforço.

Pesquisas sobre íons altamente carregados melhoram a precisão dos relógios atômicos.

AdaZeta reduz o uso de memória enquanto melhora o desempenho na adaptação de grandes modelos de linguagem.

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ASCENT melhora a segurança de hardware contra ataques de canal lateral de potência durante o design.

Explorando o papel dos neurônios na melhoria da interpretabilidade dos modelos de IR.

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SPITE melhora o planejamento de movimentos para robôs em ambientes em mudança com atualizações mais rápidas.