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RecDCL junta técnicas pra dar recomendações mais legais e focadas no usuário em situações de dados escassos.

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Explorando uma nova abordagem pra melhorar a privacidade dos dados em machine learning.

Um novo método ajuda os robôs a aprender técnicas de salto eficazes.

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O MobFuzz melhora o fuzz testing com otimização multi-objetivo pra deixar a segurança do software bem melhor.

Descubra como a IA tá mudando a criação e o streaming de vídeo.

Códigos de superfície melhorados de longo alcance aumentam a confiabilidade e escalabilidade da computação quântica.

Apresentando um método flexível para reconhecer palavras-chave na fala em diferentes idiomas.

Esse trabalho melhora os métodos de esquecimento de máquina pra ter mais privacidade de dados e eficiência.

Novos métodos melhoram a coordenação dos robôs em espaços públicos movimentados.

PLSM reduz a complexidade nos modelos de IA pra fazer previsões melhores.

Um novo método dá um feedback melhor para treinar modelos de linguagem.

Explorando como o machine unlearning ajuda na privacidade de dados e na conformidade.

Um jeito de melhorar a confiabilidade na geração de texto medindo a incerteza.

Antenas fluidas se adaptam pra melhorar a qualidade do sinal sem fio e o desempenho.

Explorando métodos eficientes para portas de dois qubits na computação quântica.

DEFT melhora a eficiência e o uso de energia em modelos de linguagem grandes com menor densidade de ativação.

Descubra como o DFML transforma o aprendizado de dados sem servidores centrais.

O KB-Plugin melhora a forma como os LLMs acessam e usam bases de conhecimento menos conhecidas.

Novas redes neurais aumentam o controle sobre os resultados e melhoram o desempenho em várias tarefas.

Este artigo fala sobre técnicas pra melhorar a eficiência dos LLMs com textos longos.

A computação quântica mostra potencial em aprendizado de máquina com os qGANs, apesar dos desafios de treinamento.

Explorar a importância dos estados não clássicos para o avanço das tecnologias quânticas.

Novos métodos visam melhorar o aprendizado de máquina com exemplos limitados.

Um novo sistema melhora a previsão e o planejamento em veículos autônomos.

A Yemilab quer avançar os estudos de neutrinos com tecnologia de detecção avançada.

Uma olhada no aprendizado por reforço neurossimbólico e suas vantagens na IA.

Um novo método melhora a tomada de decisão em ambientes dinâmicos para agentes de IA.

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O BOWLL define um novo padrão para sistemas de aprendizagem adaptativa.

Redes neurais quânticas oferecem novas maneiras de processar informações na inteligência artificial.

Uma nova ferramenta reduz os gastos na correção automática de bugs enquanto mantém a eficácia.

Explorando o papel dos circuitos que preservam o peso de Hamming em melhorar o aprendizado de máquina quântico.

Pesquisadores estão explorando LLMs pra guiar os movimentos de andar dos robôs com comandos de texto.

A pesquisa combina modelos de gráfico e modelos de linguagem pra melhorar o desempenho da IA.

NLRL combina aprendizado por reforço com linguagem natural pra melhorar a tomada de decisões.

VisLingInstruct melhora a habilidade dos modelos de integrar texto e imagens.

Explorando insights chave pra melhorar os VLMs e suas aplicações.

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